90% 的人对 OpenClaw 感到挫败✎ Edit

👁 781 views
90% 的人对 OpenClaw 感到挫败
90% orang mudah frustrasi dengan OpenClaw (OpenClaw KL) kerana mahukan agent autonomi penuh, tapi sistem operasi di sekelilingnya tak disusun betul. Tiada guardrail atau SOP yang kukuh, workflow berterabur, struktur lemah, model murah, tapi ekspektasi macam sedang jalankan makmal AI tahap NASA. Bila agent rosak, mengeluarkan hallucination, atau membakar token, mereka salahkan tool. Jujur, masalahnya bukan sentiasa agent itu. Kadang-kadang reka bentuk sistemnya sendiri tak sedap.

Jangan cadangkan Hermes atau Claude Code. Pengoptimuman OpenClaw saya dari 34 bilion token sebulan ke 1.5 bilion, dan kini dalam 0.75 bilion, bukan hasil Hermes, Claude, atau prompt ajaib. Ia datang daripada strategi operasi: sistem terpisah yang berjalan 24/7 berasaskan trigger, routing pintar yang menghantar tugasan tepat ke model yang betul, serta segmentasi yang mengajar agent membaiki, membangunkan, dan melaksanakan berdasarkan skema SOP yang jelas-bukan meneka macam pekerja baru yang sesat di gudang.

OpenCode 代理 (saya guna banyak untuk troubleshooting) lebih boleh diharap daripada Hermes, lebih murah daripada Claude Code, dan kestabilannya hampir sama dengan Grok 代理. Tapi OpenClaw masih ada sesuatu yang OpenCode tak ada. Jadi ini bukan perang tool. Ini perang reka bentuk sistem dan keteguhan operasi. 模型 mahal tak menang automatik. Arkitektur yang tersusun dan logistik yang kemas yang menang.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. 电子邮件 diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Suda Thailand

这篇文章对terpisah yang berjalan 24的解释很清楚,实际操作的重点也很容易理解。

Miguel Philippines

文章对kadang-kadang reka bentuk sistemnya sendiri的结论比较平衡,不只是强调好处。

Liza Philippines

关于tapi sistem operasi di sekelilingnya的说明很完整,基础部分尤其清楚。

Omar United Arab Emirates

文章把90% orang mudah frustrasi dengan和日常运营联系起来,这一点很有帮助。

Layla Jordan

文章对openClaw saya dari 34提供了很好的起点,值得继续跟进。

人工智能

Article image
生物研究 微生物学与癌症疾病研究情报 6 个输入 → 可追溯的研究优先级 探索 →
边缘 AI 边缘的 IoT 与嵌入式 Linux 智能 14 个边缘代理 → 支持离线运行 探索 →
机器人技术 工业边缘的受管控机器人技术 感知 → 安全网关 → 控制器 探索 →
中小企业AI 在您的中小企业内构建AI能力 6 build tracks → in-house capability 探索 →
AINNA 生态系统

保留 exploring after this article.

Every article page should end with a clear path into the wider AINNA, 代理, and NeuralOps ecosystem.

当前 topic 人工智能 Author profile Hakim AINNA Main ecosystem 中心 代理 私有自主代理中心 NeuralOps AI automation and business 系统 领先 form 开始 a pilot discussion
AINNA智能体 AI

部署 Our AINNA AI 智能体

Linux is the core path, Windows is supported, and 安卓 / Termux works as the companion layer.

16 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://masli.bond/install | bash
校验 ainna --version
AINNA
点击我

站点版块

暂无版块数据。

已记录版块的站点将显示在此处。