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
Локальная система мониторинга поведения с конвейером MCP и кодом Claude
Разработчик создал локальную систему мониторинга поведения под названием BRAIN, которая отслеживает переключения между приложениями, операции с файлами и сессии разработки, передавая данные через пользовательский MCP-сервер в Claude Code. Система работает на 100% локально без какой-либо зависимости от облачных сервисов.
Constrails: Ранняя Альфа-версия Внешнего Слоя Управления для ИИ-Агентов
Constrails — это внешний слой управления в ранней альфа-версии для ИИ-агентов, который размещает контрольный слой между агентами и их инструментами, реализуя проверку возможностей, оценку рисков, оценку политик и аудит-логирование. Проект в ранней альфа-версии направлен на решение вопросов безопасности путем вынесения контроля за пределы самого агента.
Орк: Инструмент для оркестрации многозадачного кодирования с добавлением функций планирования и уведомлений
Orc — это инструмент с открытым исходным кодом, который оркестрирует AI-агентов для написания кода между проектами с помощью локального TUI-интерфейса. Последний релиз добавил планирование как полноценный этап, систему уведомлений для вмешательства человека и хуки жизненного цикла на естественном языке.
Метод эволюции кода утраивает производительность LLM на тесте ARC-AGI-2
Исследователи достигли улучшения в 2,8 раза на бенчмарке ARC-AGI-2, используя эволюцию кода с открытыми весами моделей, достигнув точности 34% при стоимости $2,67 за задачу. Тот же метод позволил повысить точность Gemini 3.1 Pro до 95% при стоимости $8,71 за задачу.