Utilisez OpenClaw pour créer un assistant personnel d’IA

est devenu un système open source bien connu pour exécuter Claude Code. OpenClaw est essentiellement un système qui exécute Claude Code indéfiniment, vous permettant de le configurer comme votre assistant personnel d’IA.

Vous pouvez configurer OpenClaw pour effectuer toutes sortes de tâches à votre place, telles que :

• Examen des demandes d’extraction GitHub
• Analyser les e-mails
• Navigation sur Internet.

J’ai passé la semaine dernière à configurer de nombreux systèmes OpenClaw différents pour agir en tant que robots, spécialisés dans différents domaines d’application. Dans cet article, je vais vous expliquer comment j’ai configuré OpenClaw sur mon propre système, garantissant que la mise en œuvre est à la fois sécurisée et me rend plus efficace en tant qu’ingénieur.

Je couvrirai les détails de l’endroit où vous devez configurer OpenClaw, comment vous pouvez le configurer, la méthode recommandée pour exécuter vos instances OpenClaw et comment tirer le meilleur parti d’OpenClaw.

Pourquoi mettre en place un assistant OpenClaw ?

La principale raison pour laquelle vous devriez configurer OpenCline sur votre ordinateur est simplement que cela vous rend plus efficace. Vous pouvez configurer OpenClaw pour automatiser toutes sortes de tâches différentes et vous aider à organiser tout votre travail.

Par exemple, au lieu de parcourir manuellement vos e-mails à la recherche d’e-mails pertinents et de trouver des réponses, vous pouvez simplement demander à OpenClo d’analyser quotidiennement tous vos e-mails, de lui apprendre quels e-mails vous jugez pertinents et lesquels ne le sont pas, et de lui demander de proposer des exemples de réponses que vous pouvez lui permettre d’envoyer.

Vous pouvez également donner à OpenClaw l’accès à votre profil GitHub et lui demander de vous avertir chaque fois que vous êtes identifié dans une demande d’extraction pertinente. Analysez la pull request comme si c’était vous et suggérez un commentaire de pull review.

La meilleure partie d’OpenClaw est qu’il peut être personnalisé :

Vous pouvez lui dire exactement comment se comporter et vous pouvez lui apprendre au fil du temps afin qu’il s’améliore de plus en plus. C’est exactement ce dont vous avez besoin chez un assistant personnel. Il est très compétent dès le départ et devient encore plus performant à mesure que vous lui enseignez.

Comment implémenter OpenClaw

Dans cette section, je vais expliquer comment j’ai implémenté OpenClaw. Il existe de nombreuses façons différentes de le faire et de nombreuses applications différentes que vous pouvez configurer. Pour rester simple et précis, je vais vous expliquer comment je l’ai fait spécifiquement et à quelles applications je l’ai connecté, pour vous inspirer sur la façon de le faire vous-même. Cependant, il n’existe pas de véritable méthode unique pour y parvenir, et la méthode optimale pour vous dépend de votre flux de travail.

Accès à Claude Code

La première chose dont vous avez besoin est d’accéder à Claude Code. Claude Code propose trois niveaux d’abonnement différents, qui vous donnent un montant d’utilisation défini par mois. Cela représente respectivement 20 $, 100 $ et 200 $ par mois.

J’utilise également Claude Code pour mes autres programmations et j’ai l’abonnement maximum. Je peux ensuite utiliser ce même abonnement pour mon assistance OpenClaude tout en respectant mes limites d’utilisation mensuelle.

Vous pouvez également effectuer un paiement à l’utilisation via une tarification API, bien que je ne le recommande pas car cela deviendra rapidement plus cher que l’utilisation équivalente que vous pourriez obtenir via l’un des abonnements que j’ai décrits dans la section ci-dessus.

Une fois que vous avez accès à Claude Code, vous pouvez exécuter la commande ci-dessous pour configurer un jeton, que vous pouvez fournir pour ouvrir Claude lors de sa configuration. Pensez à ne partager ce token avec personne, car il donne accès à votre abonnement Claude Code.

claude setup-token

Images Docker sur un ordinateur séparé

Vous pouvez installer OpenClaw via ce lien. La manière exacte dont vous l’installerez dépendra de votre système d’exploitation, j’éviterai donc de fournir des commandes spécifiques ici. Cependant, une autre façon de le configurer, qui pourrait être la plus simple, consiste simplement à demander à Claude Code de le configurer pour vous. Fournissez à Claude Code le jeton que nous avons décrit ci-dessus, et il pourra configurer votre assistant pour vous. Je l’ai fait trois fois différentes, et cela a fonctionné à chaque fois pour configurer complètement mon assistant exactement comme je le souhaite.

Lorsque vous configurez votre assistant, je vous recommande de demander à Claude Code de le configurer sous différentes images Docker sur votre ordinateur. Cela présente de multiples avantages.

• L’agent s’exécutera dans un environnement isolé et n’aura pas accès aux éléments auxquels il ne devrait pas avoir accès. C’est extrêmement important pour des raisons de sécurité.
• L’exécuter en tant qu’image Docker facilite le déplacement et la création de sauvegardes de votre agent. Vous pouvez simplement télécharger l’image Docker et l’utiliser sur un autre ordinateur, puis stocker l’image sur Docker Hub pour avoir une sauvegarde de votre agent.

Vous pouvez simplement demander à Claude Code de tout configurer dans Docker, et il le fera pour vous. Vous n’avez rien à faire vous-même là-bas.

Personnalisation d’OpenClaw

Après avoir configuré OpenClaw avec Claude Code, vous devez le personnaliser. Dites à Claude Code d’ouvrir le tableau de bord OpenClaw dans le navigateur Web de votre choix et de commencer à discuter avec votre agent. Il vous demandera… L’agent vous demandera votre nom et comment l’agent doit s’appeler, et vous pourrez lui donner une personnalité.

J’ai configuré plusieurs robots différents. Par exemple, j’ai créé un assistant personnel qui a ma personnalité et qui essaie d’être super rationnel et me donne simplement des résumés concis de tout ce que je dois faire et des choses dont je dois être conscient.

J’ai également mis en place un robot commercial qui a une attitude un peu différente, très positif, et auquel j’ai donné accès à du matériel de vente pertinent, etc.

En général, vous pouvez simplement discuter avec votre agent et lui dire de se souvenir de certaines choses. Open Claw procédera ensuite au stockage des informations importantes en mémoire et s’en souviendra pour plus tard.

Accéder

Après avoir configuré OpenClaw avec sa personnalité, vous devriez commencer par lui donner accès à des éléments. Lorsque vous accordez l’accès à vos agents, vous devez suivre le principe consistant à accorder le moins d’accès nécessaire pour effectuer des actions. Pour mon bot personnel, j’ai donné l’accès suivant.

• Slack (où nous communiquons)
• Mes e-mails et mon calendrier pour pouvoir lire mes e-mails et réserver des réunions
• Linéaire, pour pouvoir vérifier les différentes tâches que je dois effectuer.
• GitHub, afin qu’il puisse effectuer des actions en mon nom sur GitHub.

J’ai également mis en place un autre agent qui fait office de robot de vente. Ce bot a eu accès au système CRM, où il peut obtenir tous les éléments pertinents concernant les ventes. Je lui ai également donné un accès à Slack où nous communiquons.

Dans l’ensemble, l’accès que vous accordez à votre agent est crucial pour ce qu’il peut faire. Si vous souhaitez effectuer une action, vous devez lui donner l’accès et les autorisations pour le faire. Cependant, vous devez également faire attention aux accès que vous lui accordez, car votre agent agira de manière totalement autonome au sein de ces systèmes.

Compétences

Un autre élément extrêmement important de la configuration d’OpenClaw concerne les compétences que vous avez fournies. Si vous souhaitez qu’OpenClaw se souvienne de certaines choses pour plus tard ou agisse d’une manière spécifique, vous devez lui fournir des compétences. Pour fournir la compétence OpenClaw, vous pouvez simplement lui dire « stocker ceci en tant que compétence » après avoir fourni certaines informations.

Je vais donner quelques exemples des compétences que j’ai créées :

• Compétence GitHub : elle indique à l’agent comment il doit agir sur GitHub en mon nom. Il lui explique, par exemple, comment je fais les avis sur les demandes de tirage (j’ai demandé à mon agent d’examiner tous mes différents avis des précédents pour analyser mes préférences.)
• Compétence Gmail : indique à l’agent quels e-mails il doit mettre automatiquement en rouge, ceux qui ne m’intéressent pas, et de quels e-mails il doit m’informer lors de mon briefing quotidien.
• Compétence Slack : indique à l’agent comment interagir sur Slack, par exemple pour toujours répondre dans les fils de discussion et non sous forme de nouveaux messages.
• Compétence Calendrier : indique à l’agent exactement comment lire mon calendrier, m’informe des réunions, comment réserver des réunions avec d’autres personnes, et comment interagir avec l’API Google pour Google Calendar.

De manière générale, j’essaie de doter l’agent d’une compétence pertinente à chaque fois que je souhaite qu’il réalise une action.

La compétence sera ensuite chargée dynamiquement chaque fois que l’agent sera invité à faire quelque chose en rapport avec une compétence donnée. Par exemple, si on lui demande de lire des Gmails ou des e-mails, il lira la compétence Gmail.

Ce qui ne fonctionne pas avec OpenClaw

J’ai beaucoup expérimenté avec OpenClaw la semaine dernière. J’ai remarqué des situations dans lesquelles cela fonctionne incroyablement bien, et j’ai également remarqué des scénarios dans lesquels cela ne fonctionne pas aussi bien. Il y a deux choses principales dont vous devez être conscient et qui ne fonctionnent pas très bien.

• Être vague
• Il suffit de dire à l’agent de se souvenir de choses pour plus tard.

Être vague ne fonctionne pas car OpenClaw ne planifie pas de la même manière que vous et n’a pas accès à tous les contacts dont il a besoin. Vous devez donc vous assurer d’avoir un plan très spécifique et éviter toute ambiguïté lors de la configuration des tâches à effectuer par OpenClaw.

Pour y parvenir, je recommande de discuter au préalable avec un LLM avant d’essayer de mettre en œuvre quelque chose, puis d’être très précis une fois que vous essayez de le mettre en œuvre. Ce n’est pas un problème de changer votre plan plus tard car OpenClaw s’adaptera, si vous fournissez un plan très vague, OpenClaw aura beaucoup de mal et ne sera probablement pas en mesure de mettre en œuvre ce que vous avez l’intention de faire.

De plus, dire simplement à l’agent de se souvenir de choses pour plus tard ne fonctionne pas aussi bien. En général, vous devez vous assurer de stocker toutes les informations importantes dans les compétences. Chaque fois que vous enseignez quelque chose de spécifique à l’agent, dites-lui de l’ajouter à une compétence pertinente créée précédemment ou de créer une nouvelle compétence avec ces informations. Ces compétences seront ensuite chargées chaque fois que l’agent effectuera des actions.

Par exemple, si vous fournissez à l’agent une compétence de lecture d’e-mails, cette compétence sera chargée chaque fois que l’agent interagit avec les e-mails. Ainsi, si vous souhaitez que l’agent agisse d’une manière spécifique lors de la lecture ou de l’envoi d’e-mails, vous devez le stocker dans une compétence distincte.

Je recommande donc fortement de vous assurer que l’agent stocke toutes les informations pertinentes dans des compétences explicites et que vous gardiez une trace de ces compétences et les mettiez continuellement à jour à mesure que vous obtenez de plus en plus d’informations.

Conclusion

Dans cet article, j’ai expliqué comment configurer OpenClaw. Vous pouvez simplement configurer OpenClaw gratuitement, étant donné que vous disposez déjà d’un abonnement Claude Code. Lors de la configuration d’OpenClaw, vous devez le configurer sur un conteneur Docker distinct, isolant chaque environnement et vous assurant que les différents agents n’ont pas accès aux informations et aux clés des autres. Créer une assistance OpenClaw a été incroyablement puissant pour moi, et moins d’une semaine après sa mise en place, j’ai déjà remarqué d’énormes gains d’efficacité. Cependant, je remarquerai également des scénarios où l’agent fonctionne moins bien, dont vous devrez tenir compte lors de la configuration de votre assistance. L’essentiel, cependant, est d’être aussi précis que possible et de faire en sorte que l’agent stocke tout ce qui est pertinent sous forme de compétences pouvant être chargées dynamiquement à la demande.

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