Правила SOUL.md дрейфуют в длинных сессиях ИИ-агентов и как это исправить

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 14 апреля 2026 г.🔗 Source
Правила SOUL.md дрейфуют в длинных сессиях ИИ-агентов и как это исправить
Ad

Если ваши правила SOUL.md отлично работают первые 10-15 сообщений, но игнорируются позже в сессии, система не сломана — ваша сессия её переросла. Это происходит потому, что SOUL.md загружается один раз при старте сессии как часть системного промпта, но по мере роста контекста разговора (тысячи токенов к 20-му сообщению) модель уделяет больше внимания недавним шаблонам сообщений, чем начальному промпту.

Почему правила SOUL.md отклоняются в длинных сессиях

На 1-м сообщении SOUL.md — самый громкий голос в комнате. Модель читает и строго следует ему. Правила вроде «никогда не говори "абсолютно"», «соответствуй моему тону» и «будь прямым, без воды» работают идеально. К 20-30 сообщению агент начинает отклоняться — «абсолютно» снова проскальзывает, ответы удлиняются, появляется вода. SOUL.md технически всё ещё там, но заглушается всем, что было после.

Представьте это как описание работы, выданное в первый день. К 3-й неделе сотрудник не перечитывает его каждое утро — он делает то, что кажется правильным на основе недавних шаблонов. Если последние 10 разговоров были длинными и детальными, агент по умолчанию будет давать длинные и детальные ответы, даже если SOUL.md говорил «будь краток».

Основное решение: активно используйте /new

Это решает 80% проблемы и ничего не стоит. Большинство людей используют /new как последнее средство, когда всё ломается. Вместо этого используйте его постоянно перед каждой новой задачей:

  • Исследование? /new
  • Возврат к обычному чату? /new
  • Нужно составить письмо? /new

Каждый раз, когда тон вашего агента начинает отклоняться, /new — и правила возвращаются. Ваш агент ничего не теряет — SOUL.md, USER.md, MEMORY.md остаются. Вы просто очищаете разговор, который их заглушал.

Разбивайте длинные задачи на короткие сессии:

  • Сессия 1: «исследуй X и сохрани результаты в файл» /new
  • Сессия 2: «прочитай сохранённый файл и составь резюме» /new
  • Сессия 3: «проверь это резюме и отправь мне в телеграм»

Каждая сессия начинается заново с полностью загруженным SOUL.md. Агент никогда не отклоняется, потому что сессии никогда не становятся достаточно длинными для этого.

Ad

Приёмы форматирования SOUL.md, помогающие с отклонениями

Поместите самые строгие правила в конец файла, а не в начало. ИИ-модели уделяют больше внимания концу промпта, чем середине. Если ваш SOUL.md состоит из 15 строк, модель следует строкам 12-15 надёжнее, чем строкам 1-4, особенно по мере удлинения сессий.

Пример структуры:

# кто я
ты [имя агента]. ты помогаешь [ваше имя]. профессионально, но неформально. соответствуй моей энергии.

как общаться

короткие ответы, если я не прошу деталей. сначала ответь на вопрос, затем уточняй только если нужно.

строгие правила (никогда не нарушай)

никогда не говори "абсолютно", "отличный вопрос", "конечно" или "буду рад". никогда не говори, что задача выполнена, не показав доказательства. никогда не отправляй что-либо внешнее без моего одобрения. если чего-то не знаешь, скажи, что не знаешь.

Добавьте строку подкрепления в самый конец:

перед каждым ответом молча перечитывай и применяй все правила выше. это обязательно.

Чтобы проверить это самим: начните новую сессию, отправьте сообщение, обратите внимание, как хорошо держатся ваши правила. Проведите разговор из 30 сообщений, доведите агента до длинных детальных ответов, затем задайте простой вопрос — он даст ещё один длинный ответ, потому что недавние шаблоны разговора управляют им. Напечатайте /new, задайте тот же вопрос — вы получите короткие, прямые ответы без воды, потому что SOUL.md вернулся, и ничто его не перекрывает.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Карты потока: обучение интегралу диффузионной модели для ускоренной выборки
Гайды

Карты потока: обучение интегралу диффузионной модели для ускоренной выборки

Сандер Дилеман объясняет карты потоков — нейронные сети, которые напрямую предсказывают интеграл ОДУ диффузионной модели, обеспечивая более быструю семплировку, обучение на основе вознаграждения и управляемость.

OpenClawRadar
Четыре распространённые ошибки настройки, из-за которых люди бросают OpenClaw
Гайды

Четыре распространённые ошибки настройки, из-за которых люди бросают OpenClaw

Пользователь Reddit сообщает, что более 50 человек отказались от использования OpenClaw из-за четырёх конкретных проблем с настройкой: отсутствие файлов SOUL.md, чрезмерные затраты на API из-за использования модели Opus для всего, установка слишком большого количества навыков сразу и создание нескольких агентов до того, как заработает первый.

OpenClawRadar
Как избежать непредвиденных расходов в OpenRouter при автоматизации OpenClaw
Гайды

Как избежать непредвиденных расходов в OpenRouter при автоматизации OpenClaw

Команда разработчиков случайно потратила $750 за 3 дня на OpenRouter, используя по умолчанию Claude Sonnet 4.6 ($3/млн токенов) для всех автоматизированных задач. Они сократили расходы на 97%, изменив модели по умолчанию, зафиксировав cron-задачи и подзадачи на более дешёвых вариантах и оставив дорогие модели только для важной работы.

OpenClawRadar
Подключение CludeCode к веб-приложениям для автоматического взаимодействия.
Гайды

Подключение CludeCode к веб-приложениям для автоматического взаимодействия.

Изучите, как CludeCode можно использовать для автоматического взаимодействия с веб-приложениями, применяя инструменты ИИ, такие как браузеры и утилиты для веб-скрейпинга.

OpenClawRadar