Проблемы в рабочем процессе OpenClaw с несколькими агентами: Зависания, потеря контекста и неэффективное использование токенов
Проблемы многозадачных рабочих процессов OpenClaw
Разработчик подробно описал серьёзные проблемы с системой многозадачных рабочих процессов OpenClaw, в частности, с поддержанием автономности во время сложных задач анализа проектов. Из-за этих проблем пользователь возвращается к другим агентным фреймворкам.
Техническая настройка
Протестированная конфигурация включала:
- Модели: Gemini 3 Pro и Codex
- Структура: 1 агент COO (Оркестратор) плюс несколько специализированных агентов задач
- Конфигурация: Пользовательские файлы SOUL.md, IDENTITY.md и USER.md для контекста
- Интеграция: Различные навыки Clawhub.ai
Сообщённые проблемы
Зависание рабочего процесса
Агенты часто зависают во время работы. Оркестратор (COO) предполагает, что агенты всё ещё обрабатывают данные, но на панели управления не отображается активность после первых 10 минут. Реализация цикла "проверки" не решила проблему сбоя связи между агентами.
Утечка/потеря контекста
Несмотря на предоставление пользовательских файлов документации, агентам требуется постоянное повторное напоминание базовых фактов о проекте. Система, по-видимому, испытывает трудности с долгосрочным управлением состоянием задач.
Нерациональное использование токенов
В одном запуске было потреблено более 400 миллионов токенов без ощутимого результата. Это произошло в основном из-за того, что агенты зацикливались или повторно анализировали одни и те же шаги, не переходя к фазам "Действия".
Оценка пользователя
Разработчик задаётся вопросом, является ли OpenClaw в настоящее время просто "крутым интерфейсом" для ручного ввода запросов, а не стабильной автономной системой. Он отмечает, что система кажется значительно менее стабильной, чем Claude Code или даже базовые настройки AutoGPT для длительных задач.
Пользователь конкретно спрашивает: Существуют ли определённые конфигурации или навыки "Clawhub", которые действительно решают проблему автономности, или же архитектура в настоящее время слишком хрупкая для многозадачных циклов?
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Самодельный слой памяти для Claude бесплатно работает на Cloudflare
MCP-сервер Cloudflare Worker позволяет Клоду запоминать и извлекать заметки с помощью семантического поиска, используя Workers AI и Vectorize — все на бесплатном тарифе.
Выпуск шаблона Qwen 3.5 Chat с 21 исправлением ошибок для рабочих процессов агентов
Разработчик выпустил исправленный шаблон чата для моделей Qwen 3.5, устранив 21 ошибку, включая сбои при вызове инструментов, разделение параллельных вызовов и стабильность циклов агента. Это прямая замена, протестированная на llama.cpp, Open WebUI, vLLM и других платформах.
Meera: Полностью офлайн AI-ассистент для Linux Gnome на базе Qwen3.5-2B
Meera — это офлайн ИИ-ассистент для Gnome Desktop, использующий Qwen3.5-2B-Q4_K_M (1,2 ГБ) и llama-cpp с поддержкой Vulkan. Он использует вторую крошечную модель эмбеддингов для выбора инструментов и RAG, избегая раздувания промпта эмбеддингами. Работает на Ubuntu 24.04 с RTX 5090 и Fedora Silverblue на Intel i3.
Ошибки парсера LM Studio нарушают вызов инструментов и логику Qwen3.5.
Парсер сервера LM Studio содержит три взаимодействующие ошибки, которые тихо ломают вызов инструментов, портят вывод рассуждений и заставляют модели выглядеть хуже, чем они есть. Проблемы затрагивают модели с рассуждениями, такие как Qwen3.5 и DeepSeek-R1, причём одна ошибка, о которой сообщили более года назад, до сих пор не исправлена.