Пользователи OpenClaw сообщают о проблемах с планированием и проверкой при использовании ИИ-агентов.

Узкое место планирования и проверки
Недавнее обсуждение на r/openclaw подчеркивает постоянную проблему при работе с ИИ-агентами для программирования: хотя генерация кода работает хорошо, процессы планирования и проверки остаются громоздкими и ручными.
Пользователь описывает, как тратит 30 минут на 'подталкивание агентов через архитектурный обзор' и настройку файловых систем, чтобы агенты могли читать работу друг друга, что требует постоянного присмотра и ручного ввода. Это приводит к 'кладбищу MD-файлов' с планами, архитектурными документами и проверками кода, которые читаются и редактируются по отдельности, а затем вставляются в Slack для обратной связи команды как 'стена текста без возможности комментировать что-то конкретное'.
Сбои в совместной работе
При вовлечении нескольких агентов в процесс логика теряется. Пользователь сообщает, что агент составил план рефакторинга с подробными компромиссами, но проверяющий агент переписал его в чистый план, удалив все компромиссы. Исходная логика полностью исчезла.
Текущий рабочий процесс описывается как 'MS-DOS: текстовый редактор и окно чата' — резкий контраст с автоматизированной эффективностью генерации кода.
Появляющиеся решения
Некоторые пользователи экспериментируют с тем, что они называют 'редакторами документов, созданными для агентов', — конкретно упоминая comment.io и Proof by Every. Эти инструменты позволяют оставлять встроенные комментарии и дают агентам возможность совместно редактировать документы, не уничтожая изменения друг друга. Хотя они находятся на ранней стадии, они представляют попытки улучшить 'цикл копирования-вставки-в-чат', который в настоящее время доминирует в процессах планирования и проверки.
Основной вопрос остается: как лучше планировать и проверять с участием как агентов, так и людей совместным и отслеживаемым способом.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

Подчинённый агент Claude Code, настроенный скептически к планам, выявляет уязвимости безопасности в сгенерированных планах.
Разработчик обнаружил скептически настроенный суб-агент Claude Code, который выявляет пробелы и проблемы в планах разработки, сгенерированных ИИ, особенно находя проблемы безопасности, которые изначально не были очевидны. Этот агент работает вместе с ранее известным суб-агентом security-sheriff для повышения качества планов.

TEMM1E v3.0.0 представляет роевой интеллект для координации ИИ-агентов.
TEMM1E v3.0.0 добавляет 'Many Tems' — роевой интеллект, который координирует AI-агентов через стигмергические сигналы вместо вызовов LLM, достигая 5.86-кратного ускорения и 3.4-кратного снижения затрат на сложных задачах без использования токенов координации.

ClawDeckX: Открытая веб-платформа в стиле macOS для управления агентом OpenClaw
ClawDeckX — это платформа с открытым исходным кодом для установки, настройки и мониторинга агентов OpenClaw. Она предоставляет визуальные инструменты управления, мониторинг в реальном времени и поддерживает 13 языков.

Создание CLI для AI-агентов: принципы дизайна на примере Google's gws CLI
Интерфейс командной строки gws от Google демонстрирует, как проектировать интерфейсы командной строки специально для ИИ-агентов, отдавая приоритет необработанным JSON-полезным нагрузкам вместо удобных для человека флагов и внедряя защитные механизмы против галлюцинаций.