Was macht openclaw-self-evolving?
Analysiert OpenClaw-Sitzungsprotokolle, um wöchentliche Selbstverbesserungsvorschläge für KI-Agenten zu generieren, ohne stille Modifikationen.
Übersicht
Diese Fähigkeit durchsucht automatisch die OpenClaw-Protokolle der letzten Woche und identifiziert wiederkehrende Probleme, suboptimale Antwortmuster und Bereiche, in denen der Agent effizienter oder genauer arbeiten könnte. Die generierten Vorschläge werden in einem strukturierten Bericht zusammengefasst, der dem Entwickler oder dem Agenten selbst zur Verfügung gestellt wird.
Funktionsweise
- Log-Analyse: Die Fähigkeit ruft die aktuellen Sitzungsprotokolle aus dem konfigurierten OpenClaw-Pfad ab.
- Mustererkennung: Mittels vorab festgelegter Heuristiken und optionaler KI-gestützter Analyse werden Probleme wie unnötige Wiederholungen, fehlerhafte Annahmen oder ineffiziente Suchvorgänge erkannt.
- Vorschlagsgenerierung: Aus den erkannten Mustern werden konkrete, umsetzbare Verbesserungsvorschläge formuliert (z. B. „Verwende eine präzisere Suchstrategie bei Modellabfragen“ oder „Reduziere redundante Validierungsschritte“).
- Berichterstellung: Die Vorschläge werden wöchentlich in einer Markdown-Datei abgelegt, die der Agent oder der Entwickler einsehen kann.
Konfiguration
| Variable | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
OPENCLAW_LOG_DIR | Pfad zum Verzeichnis der OpenClaw-Logs | ./logs |
OUTPUT_DIR | Pfad für den Ausgabebericht | ./improvements |
WEEKLY_INTERVAL | Intervall der Analyse in Tagen | 7 |
Nutzung
- Stelle sicher, dass OpenClaw korrekt installiert ist und Sitzungsprotokolle in
OPENCLAW_LOG_DIRschreibt. - Führe das Skill-Skript aus (z. B.
python analyze_logs.py). - Lies den generierten Bericht im
OUTPUT_DIR.
Hinweise
- Es werden keine Änderungen am Agentenverhalten ohne explizite Zustimmung vorgenommen. Die Fähigkeit dient ausschließlich der Beratung.
- Bei großen Log-Mengen kann die Analyse einige Minuten in Anspruch nehmen.
Beispiel für einen Vorschlag
### Bereich: Suchstrategie verbessern
- **Problem**: Der Agent hat in 30% der Sitzungen nach bereits bekannten Lösungen gesucht.
- **Vorschlag**: Implementiere einen Cache-Mechanismus für häufig verwendete Ergebnisse.