OpenClaw-Agenten

Was können KI Agenten in OpenClaw

OpenClaw ist darauf vorbereitet, das ein KI Agent eingerichtet wird und diesem Aufgaben zugewiesen werden. Nach der Installation existiert bereits ein Agent names “main”, dieser ist aber noch nicht eingerichtet und muss um funktionieren zu können mit einer LLM verbunden sein und mit ein paar Informationen gefüttert werden.

Welche LLM kann in OpenClaw eingerichtet werden

Es gibt vorbereitete Templates für rund 20+ LLM, darunter bekannte Namen wie chatGPT, Claude, Kimi und OpenRouter. Es können aber auch LLMs, die nicht in der Auswahl-Liste sind mit dem LLM Template ‘Custom Provider’ angebunden werden. Der kostenlose LLM ‘Groq’ ist beispielsweise nicht in der Auswahlliste und kann auf die Art und Weise genutzt werden.

Es können auch mehrere LLMs gleichzeitig eingerichtet werden, ein LLM als ‘default’, andere als ‘fallbacks’. Das ist generell dafür gedacht, um eine Ausfallsicherheit zu haben. Die Kombination der LLMs wird von OpenClaw nicht vorgeschrieben. Man muss nur überlegen, ob der oder die ‘fallbacks’ tatsächlich auch in der Lage wären den Job zu übernehmen.

Beispiel:

Der KI-Agent wird mit chatGPT 5.2 als ‘default’ eingerichtet, leistet nicht nur gute Arbeit, sondern ist auch nach wenigen Tagen Einarbeitung in der Lage, Jobs autonom zu erledigen und sich selbst zu verbessern. Wenn chatGPT 5.2 aus irgendeinem Grund ausfällt und der erste ‘fallback’ in der Liste übernimmt, erwartet man das der KI-Agent genauso weiterarbeitet wie vorher.

Das ist in meinem Setup aber leider nicht so gewesen, als ‘fallback’ war Kimi K2.5 eingestellt. Der KI-Agent hat zunächst weitergearbeitet, dann aber plötzlich aufgehört bzw. einen Task wie Protokoll regelmässig updaten, nicht ausgeführt. Erst als ich ihn darauf hingewiesen hatte, wurde der Task ausgeführt. LLMs haben alle ihre Stärken und Schwächen, deshalb sollten im produktiven Betrieb nur vergleichbare LLMs als default und fallback eingerichtet werden.

Wie richtet man den ersten KI Agenten (main) in OpenClaw ein

Der erste Schritt der Einrichtung passiert direkt nach der Installation im sogenannten Onboarding. Im Onboarding fragt der KI-Agent (main) beispielsweise, wie er heisst, wie du angesprochen werden willst, was deine Ziele sind. Die gesammelten Informationen werden dann verteilt auf die Dateien:
USER.md, IDENTITY.md, SOUL.md, TOOLS.md etc.

Dieser Status der beim Onboarding angelegt wird, ist als Startpunkt anzusehen. Der Agent braucht im Laufe der Zeit mehr Infos zum einem Thema, oder Infos zu einem neuem Thema, bekommt zusätzliche Aufgaben und braucht weitere Tools.

Jetzt gibt es generell zwei Strategien diese neuen Infos dem Agenten zugänglich zu machen:

1. Ich bespreche neue Situationen mit dem Agenten im chat und bitte ihn die neugewonnen Infos zu speichern.
2. Die Dateien USER.md, etc. bearbeiten und ergänzen.

Bearbeitet werden können die Dateien entweder im Terminal unter dem Verzeichnis

.openclaw/workspace

oder im Dashboard in dem Bereich “Agenten”.

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Ich persönlich mache es so, ich spreche neue Situationen im chat mit dem Agenten durch, frage, welche Tools gebraucht werden, damit die neue Aufgabe autonom bearbeitet werden kann.

Dann bitte ich den Agenten, die Informationen im eigenen System zu speichern (memory, USER.md, TOOLS.md, etc) und zusätzlich ein Protokoll für jeden Tag anzulegen (in GitHub damit ich es leicht kontrollieren kann).

Auf die Art und Weise kann ich immer wieder bei Bedarf auf ein Protokoll zurück kommen und den Agenten einen Arbeitsplan für den Tag ausarbeiten und abarbeiten lassen.

Was kann ein KI Agent in OpenClaw?

Was ein KI Agent an Aufgaben lösen kann und wie weit er autonom arbeiten kann, hängt zum einen von der Wahl der LLM ab und vom Onboarding und der Einarbeitung des Agenten.