Trois erreurs OpenClaw à éviter et comment les corriger

outil construit sur des agents de codage tels que Claude Code. Il vous permet d’avoir un agent de codage fonctionnant 24h/24 et 7j/7, travaillant de manière proactive et réactive pour résoudre les tâches. J’ai déjà configuré plusieurs instances OpenClaw et j’ai appris pas mal de choses grâce à une utilisation active. J’en ai également beaucoup discuté avec des collègues qui travaillent quotidiennement avec les agents OpenClaw, et dans cet article, je partagerai certains des trucs et astuces que j’ai appris pour tirer le meilleur parti d’OpenClaw et certaines erreurs que j’ai commises et que je vais vous expliquer comment éviter.

Pourquoi configurer OpenClaw

La principale raison pour laquelle vous devriez installer OpenClaw est qu’il peut vous rendre plus efficace en tant qu’ingénieur. Là où auparavant vous deviez tout exécuter dans Claude Code et être sur votre ordinateur et prêt à travailler à tout moment, OpenClaude peut être exécuté à partir d’un ordinateur séparé et accessible de n’importe où via des applications comme Telegram ou Slack. Cela rend incroyablement facile l’interaction avec un agent de codage tel que Claude Code, et vous pouvez interagir avec lui de n’importe où.

De plus, vous pouvez facilement configurer des tâches et des compétences cron, qui permettent à l’agent d’exécuter du code à des intervalles spécifiques et de toujours se rappeler de le faire. Et il peut disposer de compétences qu’il charge à la demande pour mieux effectuer des tâches spécifiques.

Dans l’ensemble, OpenClaw fait simplement de vos agents de codage un meilleur assistant. Cela le rend plus disponible et plus apte à effectuer des tâches.

Erreur 1 : ne pas fonctionner dans Docker

La première erreur que j’ai commise a été de ne pas exécuter OpenClaw dans des conteneurs Docker. Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles vous devriez exécuter des agents OpenClaw dans des conteneurs Docker, et j’en énumérerai quelques-unes ici.

• C’est plus sécurisé. Votre agent ne peut pas accéder à tout sur votre ordinateur ; il ne peut accéder qu’à ce qui est disponible dans l’image Docker.
• Il est très simple de faire des copies de sécurité de votre agent et de les déplacer n’importe où, puisque vous pouvez simplement télécharger une image Docker et l’utiliser ailleurs. Cela fonctionne car une image Docker est un conteneur complètement distinct qui peut être exécuté entièrement de manière autonome.
• Si vous exécutez plusieurs agents sur le même ordinateur, cela les sépare mieux afin d’éviter tout chevauchement entre vos agents.

Dans l’ensemble, il n’y a aucune vraie raison de ne pas exécuter Docker. Il est également très simple de configurer l’exécution d’OpenClaw dans Docker puisque vous pouvez simplement demander à votre agent de codage de tout configurer pour vous. En réalité, vous n’avez rien à faire vous-même et les agents de codage sont extrêmement compétents pour configurer le système Docker pour vous. Lorsque je l’ai fait moi-même, je n’avais pratiquement rien d’autre à faire que d’inviter le modèle à configurer OpenClaw dans Docker, et il l’a implémenté sans problème.

Erreur 2 : Ne pas donner à l’agent une formation appropriée

L’erreur numéro deux est de ne pas donner à votre agent la formation et l’aide à la configuration dont il a besoin pour bien fonctionner. Lorsque j’ai créé mon premier agent, j’ai passé au maximum dix minutes à expliquer ce qu’il était censé faire, je lui ai donné les autorisations nécessaires et j’espérais que cela suffirait.

Il s’est avéré que ce n’est pas du tout comme ça qu’on procède. Ce qui s’est finalement produit, c’est que mon agent n’était pas vraiment capable d’effectuer les tâches qu’il était censé accomplir parce qu’il n’avait pas reçu de formation spécifique sur la façon d’exécuter ces tâches. Par exemple, j’ai donné à mon agent l’accès à AWS sans lui dire comment accéder à AWS, comment l’utiliser, comment interagir avec les gens via Slack, etc.

Ce qui s’est finalement produit spécifiquement pour moi, c’est que l’agent a commencé à interagir avec des personnes sur Slack dans des messages auxquels il n’aurait pas dû répondre. Et lorsqu’il était spécifiquement étiqueté, il ne savait pas exactement quoi faire dans ces situations.

Pour résoudre ce problème, vous devez donner à votre agent une formation très spécifique et lui dire ce qu’il est censé faire, ce qu’il n’est pas censé faire et comment il est censé accomplir les tâches que vous lui demandez.

Par exemple, si vous lui donnez un accès AWS et le laissez interagir avec des personnes via Slack, vous devez :

• Expliquez-lui la documentation AWS afin qu’il sache exactement comment l’utiliser et qu’il ne fasse pas d’appels d’API ou de SDK incorrects.
• Expliquez à l’agent à quels messages il doit répondre et à quels messages il ne doit pas répondre, lesquels sont pertinents en gros.
• Expliquez-lui les différentes questions que les gens pourraient poser et comment il devrait aborder la réponse à ces questions. Par exemple, si quelqu’un pose des questions sur un client spécifique, il doit rechercher ce client dans la table des clients, examiner les différentes instances pertinentes pour ce client et poser à l’utilisateur des questions de clarification.

Erreur 3 : ne pas donner suffisamment d’autorisations à votre agent

La troisième erreur est lorsque vous configurez correctement votre agent mais que vous ne lui avez pas donné suffisamment d’autorisations pour faire ce qu’il est censé faire. Par exemple, si vous avez demandé à votre agent d’effectuer un certain nombre de tâches AWS mais que vous ne lui avez pas accordé suffisamment d’accès, par exemple, s’il ne peut accéder qu’à DynamoDB mais pas complètement à S3, il est très difficile pour l’agent d’effectuer une tâche.

Lorsque vous configurez un agent, vous devez le considérer comme s’il s’agissait d’un humain. Si vous confiez à un stagiaire un certain nombre de tâches à effectuer, mais que vous n’accordez pas à AWS les autorisations nécessaires au stagiaire pour effectuer la tâche, il serait très difficile pour le stagiaire de savoir quoi faire.

Le stagiaire ne saurait pas demander des autorisations, par exemple, ou pourrait ne pas le savoir parce qu’il n’a jamais été confronté à cette situation auparavant. Ou encore, il pourrait penser qu’il est censé comprendre tout cela lui-même, alors qu’en réalité, vous devez lui donner les autorisations dont il a besoin.

Ainsi, vous devez procéder comme suit lors de la configuration d’un agent.

• Réfléchissez soigneusement à tout ce que l’agent est censé faire et assurez-vous qu’il a accès à toutes les ressources pertinentes. Et si vous ne lui donnez pas accès à des ressources spécifiques, assurez-vous d’informer l’agent qu’il n’y a pas accès et comment répondre aux personnes si elles posent des questions nécessitant un tel accès.
• Donnez à l’agent l’accès à tout ce dont il pourrait avoir besoin, bien sûr, dans le respect de problèmes de sécurité. Cela inclut probablement l’accès en lecture à presque tout ce que vous possédez, simplement parce que l’accès en lecture est non destructif.
• Surveillez les performances de l’agent, en particulier au début de sa configuration. Si vous remarquez que l’agent a des difficultés avec des tâches spécifiques, vous devez l’aider en lui indiquant comment résoudre ces tâches. Et vous devez soit fournir, soit révoquer l’accès dont l’agent a besoin ou dont il n’a pas besoin.

Dans l’ensemble, tout se résume à surveiller votre agent et à s’assurer qu’il fonctionne comme prévu.

Conclusion

Dans cet article, j’ai discuté de trois erreurs courantes commises lors de la configuration d’OpenClaw et que j’ai commises moi-même lorsque j’ai configuré les agents OpenClaw. Ces erreurs limitent considérablement l’efficacité d’OpenClaw, je vous recommande donc fortement de suivre tous les conseils que j’ai fournis dans cet article et d’éviter les trois erreurs que j’ai répertoriées. Dans l’ensemble, cependant, tout se résume à surveiller votre agent OpenFlow et à l’aider là où vous remarquez que l’agent est en difficulté. Si l’agent rencontre des difficultés avec des tâches spécifiques, il ne s’agit probablement pas d’un problème d’agent, mais plutôt d’un problème de configuration ou d’une erreur de l’utilisateur. Ainsi, vous devez surveiller votre agent et vous assurer qu’il est efficace dans les tâches que vous lui demandez d’accomplir.

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