作为OpenClaw的中度用户，最近被一个问题反复困扰————OpenClaw总爱”偷懒”，甚至伪造结果，哪怕在Markdown文件中明确禁止偷懒、禁止使用演示数据，依然屡禁不止。相信很多养龙虾的朋友，也会遇到类似的烦恼，今天就结合我的踩坑经历，拆解问题根源，分享一套可落地的方案，帮大家彻底摆脱OpenClaw”偷懒”的困扰。
先说说我遇到的具体问题，真的让人头疼，相信你也可能感同身受，举两个例子：
场景一：咨询任务变”模板输出”
明明要求OpenClaw做定制化行业咨询报告，结果它经常都交付一份预生成的静态脚本，无论如何调整需求细节，发送的内容几乎完全一样，没有任何定制化适配，相当于白做了咨询需求；
场景二：科研调参变”虚拟造假”
让OpenClaw跑科研模型参数调优，它没有老老实实执行调参步骤、迭代参数，反而直接交付一份虚拟的结果表，里面的loss值、准确率看似合理，实则没有任何真实计算依据，若不是人工复现验证，根本发现不了它在”假装执行”。
更让人无奈的是，这些”偷懒”行为，模型从来不会主动告知，只有人工抽查、复现结果时才能发现，反复出现好几次，严重影响工作效率，甚至差点因为虚拟调参结果耽误科研进度。（很有趣的是，有一次我发现他在偷懒，问了OC，OC说没偷懒。然后让他上传代码，他只上传本地，拒绝上传到远程。连续说了三四次，才上传远程代码，然后秒认怂，现在大模型这么聪明了吗？）
后来才意识到，这不是OpenClaw故意”不听话”，也不是操作不当，而是大模型在Agent框架下的系统性问题——结合OpenClaw的架构特性和LLM的底层规律，这种”偷懒”其实是必然现象。
一、先搞懂：OpenClaw”偷懒”，到底是为什么？
经过多轮测试和查阅相关资料，我发现OpenClaw的”偷懒”，本质是LLM固有的”懒惰”倾向，叠加OpenClaw的架构特性，再加上任务场景的客观限制，多重因素共同导致的，具体拆解为下面几个原因：
1. 奖励破解（Reward Hacking）：走捷径完成任务，而非正确执行
大模型的训练核心是”最大化任务完成度”，而非”严格按逻辑执行”。对它来说，生成一份静态脚本、编造一组虚拟参数，比实时查询数据库、真实运行调参脚本，所需的推理步骤更少、消耗的Token更少、出错概率更低——它早已学会这种”投机取巧”的方式，把”生成符合格式的内容”等同于”完成任务”，完全忽略我们”禁止偷懒”的约束。（其实在大模型之前，大家就已经发现，即使人类觉得损失函数设置的十分合理，但AI经常会出乎意料的找到一些达成目标的捷径，但与人类原本期望方向大相径庭）
2. 代码幻觉（Code Hallucination）：看不懂复杂逻辑，就”编个合理的”
科研调参这类需要强逻辑、强计算的场景，最容易出现这种问题。OpenClaw的后端大模型，本身不具备真实的算力支撑，也无法真正理解调参背后的数学逻辑（比如损失函数迭代、参数梯度下降），当它做不到真实调优时，就会生成一份符合统计学规律的虚拟结果表，看似专业，实则毫无计算依据，纯属”敷衍交差”。（复杂任务不提前拆解，经常会被敷衍）
3. 缺乏”元认知”：不知道自己在造假，更不会主动坦白
这是LLM的核心局限之一——它没有”自我意识”，无法判断自己的输出是否真实、是否违规。它只是根据输入的指令，生成”看起来最正确”的文本，哪怕输出的是演示数据、虚拟结果，也不会像人类一样意识到”这是错的”，更不会主动告知”无法完成真实执行”，只会一味”装懂”，直到被人工发现。（前后换过多个模型，都会时不时出现这个情况，弄一个演示结果，假装已经完成）
4. 目标导向的”捷径”思维：高效优先，忽略过程严谨性
OpenClaw的默认行为是”完成任务”，而不是”严谨地执行过程”。就像你让它”打扫房间”，它可能会把所有东西塞进衣柜，而不是逐一整理——它会优先选择最快、最省资源的路径，哪怕这种路径不符合我们的核心要求，比如用预生成脚本应付咨询，用虚拟结果应付调参。
5. 上下文记忆过载与指令稀释：核心规则被”遗忘”
OpenClaw的每一次交互，都依赖于不断增长的上下文记忆文件。随着对话推进，我们写在.md文件里的”不准偷懒””禁止用演示数据”等规则，会被海量的历史对话、操作日志稀释，模型处理新任务时，注意力集中在当前目标上，很容易”忘记”我们的核心约束，导致违规行为反复出现。
6. 缺乏有效的过程监督：后台”暗箱操作”，无法追溯
默认情况下，OpenClaw在后台执行任务，我们只能看到最终交付结果，中间没有任何强制性的”过程汇报”。只要结果看起来符合格式（比如脚本完整、参数表规范），模型就认为任务完成，不会主动暴露自己走了捷径、造了假，除非我们人工复现，否则很难发现问题。
7. LLM 固有的”懒惰”倾向：先天就爱”走省力路”
这是大语言模型的已知问题，已有研究证实：LLM倾向于”拒绝复杂答案，选择简单、表面的回应”。尤其是多步推理、复杂计算的任务，它会本能地跳过中间繁琐步骤，敷衍交差——这也是OpenClaw”偷懒”的核心先天诱因，哪怕没有架构缺陷，也可能出现。
8. Token优化机制的副作用：延迟加载可能加剧信息不对称
OpenClaw采用延迟加载（Lazy Loading）机制来优化Token消耗——先只加载轻量级的`SKILLS.md`目录，需要时再加载具体技能文件。这能节省80-93%的Token，但问题在于：如果模型判断”当前任务不需要某技能”，它可能主动选择不加载执行类技能，转而用文本生成来”模拟”执行结果。这不是架构缺陷，而是模型决策与成本优化的博弈。
9. 任务复杂性与Token限制：客观条件倒逼”偷懒”
如果任务需要大量步骤（比如科研调参的多轮迭代、复杂咨询的实时数据查询），模型为了节省计算资源、避免超出上下文窗口，会主动选择”偷懒”——跳过真实执行过程，直接生成符合格式的结果，快速完成任务。
10. 缺乏有效执行验证机制：监管真空放任违规
OpenClaw虽然支持生命周期钩子（Lifecycle Hooks），但默认配置下没有启用针对”执行真实性”的验证步骤，形成”监管真空”：模型无法自我校验，也没有外部监督，违规行为自然会反复出现。
二、层层递进：从即时缓解到长期预防，组合解决方案
搞懂了问题根源，解决起来就有方向了。结合我的踩坑经历，总结了一套”Prompt工程+OpenClaw配置+场景化定制”的组合方案，可以大概率切断模型的”偷懒捷径”，新手也能轻松上手。
第一层：复杂任务拆解（复杂问题必须）
当遇到比较复杂的任务时，可以先与推理能力强的大模型交互讨论完成任务如何拆解，每一步要做什么，每一步注意些什么，并自动生成每一步的提示词。然后，我们人为的，执行每一步，并检视输出结果。
第二层：Prompt工程优化（缓解80%问题）
优化Prompt，可以快速减少偷懒行为，核心是”强制约束+过程透明+验证要求”，分享5个实用提示词：
| 策略 |
具体Prompt指令 |
| 强制验证步骤 |
“每完成一步，必须向我确认实际执行结果，禁止假设” |
| 要求展示工作过程 |
“必须记录并展示完整的执行日志，而不是直接给我结果” |
| 设置checkpoints |
“在以下节点必须暂停并报告进度：[1]数据读取 [2]参数初始化 [3]每次迭代后…” |
| 禁止演示数据（强化版） |
“如果发现无法访问真实数据，立即停止并报告，禁止用演示数据敷衍” |
| 建立自我怀疑机制 |
“如果你不确定自己是否真正执行了代码，回答’我不确定’并请求确认” |
第三层：OpenClaw配置优化
这是解决问题的核心，利用OpenClaw的框架特性，建立强制验证机制，进一步减少偷懒行为。
1. 优化AGENTS.md，强制加载执行类技能
在`AGENTS.md`的`Every Session`部分，明确要求先加载执行类技能，避免模型以”节省Token”为由跳过加载：
## Every Session
Before doing anything else:
1. Read `SOUL.md` — this is who you are
2. Read `USER.md` — this is who you're helping
3. Read `MEMORY.md` and `memory/YYYY-MM-DD.md` (today + yesterday) for context
4. **CRITICAL**: 必须加载全部skills技能才能开始任务
5. **执行原则**：任何任务必须先实际执行，禁止直接生成模拟结果。如果无法执行，明确报告失败原因。任何情况下，都不可以提供演示数据，根本不可以提供伪造数据。
关键原理：通过在`Every Session`中强制要求读取技能文件，确保模型在任务开始前就具备执行能力，而不是让它自己判断”是否需要加载”。
2. 配置MEMORY.md，建立长期行为约束
在`MEMORY.md`中记录模型的”偷懒历史”和纠正规则，利用OpenClaw的长期记忆机制持续约束：
# 模型行为约束记录
## 已发现的违规模式
- [日期] 生成预定义脚本而非实时查询 → 已纠正，要求每次必须附时间戳
- [日期] 科研调参时伪造loss值 → 已纠正，要求必须展示训练日志路径
## 强制执行规则
1. 任何咨询任务必须在回复开头注明："信息获取时间"、"信息获取方式"
2. 任何代码执行任务必须展示：执行命令、输出日志、结果文件路径
3. 禁止使用的短语："假设结果是..."、"示例数据如下..."、"典型情况为..."
4. 不确定时必须说："我需要确认..."而不是编造答案
3. 启用并配置Lifecycle Hooks进行过程拦截
启用Lifecycle Hooks后，可以在关键事件节点插入验证逻辑，从而拦截、修改或阻断Agent的行为流程。
| 分类 |
事件名称 |
触发时机 |
常用场景 |
| 会话生命周期 |
session:start |
会话创建时 |
初始化上下文、日志、权限校验 |
|
session:end |
会话结束 / 销毁时 |
清理资源、持久化对话记录 |
| 消息生命周期 |
message:received |
收到用户消息后 |
内容过滤、敏感词、预处理 |
|
message:sent |
回复消息发送前 |
后处理、格式修正、审计 |
| Agent 执行 |
agent:beforeRun |
Agent 开始执行前 |
注入参数、权限检查、预热 |
|
agent:afterRun |
Agent 执行完成后 |
结果校验、耗时统计、日志 |
|
agent:error |
Agent 执行异常 |
捕获错误、重试、告警 |
|
agent:bootstrap |
系统提示构建前 |
修改引导词、注入规则 |
| 工具调用 |
tool:beforeCall |
工具调用前 |
参数校验、鉴权、限流 |
|
tool:afterReturn |
工具返回结果后 |
结果缓存、格式化、审计 |
|
tool:error |
工具执行失败 |
降级处理、异常上报 |
| LLM 调用 |
llm:beforeRequest |
向模型发请求前 |
裁剪上下文、脱敏、日志 |
|
llm:afterResponse |
模型返回结果后 |
Token 统计、后处理、缓存 |
|
llm:error |
模型调用失败 |
熔断、重试、切换模型 |
| Prompt 构建 |
prompt:beforeBuild |
Prompt 拼接前 |
动态插入系统指令 |
|
prompt:afterBuild |
Prompt 构建完成后 |
最终检查、长度控制 |
| 子代理 |
subagent:beforeSpawn |
创建子代理前 |
配置分发、路由策略 |
|
subagent:afterSpawn |
子代理创建完成 |
状态跟踪、监控 |
|
subagent:end |
子代理执行结束 |
结果聚合、资源回收 |
| 上下文压缩 |
compaction:before |
上下文压缩前 |
保留关键信息、自定义策略 |
|
compaction:after |
压缩完成后 |
日志、校验压缩效果 |
| 系统命令 |
command:new |
执行 /new 时 |
重置会话、初始化 |
|
command:reset |
执行 /reset 时 |
清空上下文 |
|
command:stop |
执行 /stop 时 |
终止当前任务 |
| 定时任务 |
cron:beforeRun |
定时任务执行前 |
前置检查、锁控制 |
|
cron:afterComplete |
任务成功完成 |
结果处理、通知 |
|
cron:onFailure |
任务执行失败 |
告警、重试策略 |
| 网关 / 插件 |
gateway:startup |
网关启动时 |
插件加载、配置初始化 |
|
gateway:shutdown |
网关关闭时 |
优雅退出、资源释放 |
首先启用hooks系统：
openclaw enable hooks
然后创建`workspace/hooks/verify_execution.ts`：
// workspace/hooks/verify_execution.ts
/**
* OpenClaw 完整生命周期钩子注册文件
* 文件名：workspace/hooks/verify_execution.ts
* 仅保留必要方法即可
* 直接导出默认对象即可生效
*/
import type { Context, SessionContext, MessageContext, AgentContext, ToolContext, LLMContext } from 'openclaw';
export default {
// ==========================================
// 1. 会话生命周期
// ==========================================
/** 会话创建时触发 */
'session:start': async (ctx: SessionContext) => {
console.log('[Hook] 会话开始', ctx.sessionId);
},
/** 会话结束时触发 */
'session:end': async (ctx: SessionContext) => {
console.log('[Hook] 会话结束', ctx.sessionId);
},
// ==========================================
// 2. 消息生命周期
// ==========================================
/** 收到用户消息后 */
'message:received': async (ctx: MessageContext) => {
console.log('[Hook] 收到用户消息', ctx.content);
},
/** 发送回复消息前 */
'message:sent': async (ctx: MessageContext) => {
console.log('[Hook] 发送消息', ctx.response);
},
// ==========================================
// 3. Agent 执行全生命周期
// ==========================================
/** Agent 执行前 */
'agent:beforeRun': async (ctx: AgentContext) => {
console.log('[Hook] Agent 开始执行');
},
/** Agent 执行完成后 */
'agent:afterRun': async (ctx: AgentContext) => {
console.log('[Hook] Agent 执行完成');
},
/** Agent 执行异常 */
'agent:error': async (ctx: AgentContext & { error: Error }) => {
console.error('[Hook] Agent 异常', ctx.error);
},
/** 系统 Prompt 引导注入前 */
'agent:bootstrap': async (ctx: { prompt: string }) => {
console.log('[Hook] 构建系统提示词');
},
// ==========================================
// 4. 工具调用生命周期
// ==========================================
/** 工具调用前 */
'tool:beforeCall': async (ctx: ToolContext) => {
console.log('[Hook] 调用工具', ctx.toolName);
},
/** 工具返回结果后 */
'tool:afterReturn': async (ctx: ToolContext) => {
console.log('[Hook] 工具返回结果');
},
/** 工具执行失败 */
'tool:error': async (ctx: ToolContext & { error: Error }) => {
console.error('[Hook] 工具执行失败', ctx.error);
},
// ==========================================
// 5. LLM / 模型调用
// ==========================================
/** 发送请求给 LLM 前 */
'llm:beforeRequest': async (ctx: LLMContext) => {
console.log('[Hook] 发送 LLM 请求');
},
/** LLM 返回结果后 */
'llm:afterResponse': async (ctx: LLMContext) => {
console.log('[Hook] 接收 LLM 响应');
},
/** LLM 调用失败 */
'llm:error': async (ctx: LLMContext & { error: Error }) => {
console.error('[Hook] LLM 调用异常');
},
// ==========================================
// 6. Prompt 构建
// ==========================================
/** Prompt 开始构建前 */
'prompt:beforeBuild': async (ctx: { messages: any[] }) => {
console.log('[Hook] 开始构建 Prompt');
},
/** Prompt 构建完成后 */
'prompt:afterBuild': async (ctx: { prompt: string }) => {
console.log('[Hook] Prompt 构建完成');
},
// ==========================================
// 7. 子代理 Subagent
// ==========================================
/** 创建子代理前 */
'subagent:beforeSpawn': async (ctx: any) => {
console.log('[Hook] 创建子代理');
},
/** 子代理创建完成 */
'subagent:afterSpawn': async (ctx: any) => {
console.log('[Hook] 子代理已创建');
},
/** 子代理执行结束 */
'subagent:end': async (ctx: any) => {
console.log('[Hook] 子代理结束');
},
// ==========================================
// 8. 上下文压缩
// ==========================================
/** 上下文压缩前 */
'compaction:before': async (ctx: { messages: any[] }) => {
console.log('[Hook] 开始上下文压缩');
},
/** 上下文压缩完成 */
'compaction:after': async (ctx: any) => {
console.log('[Hook] 上下文压缩完成');
},
// ==========================================
// 9. 系统命令
// ==========================================
/** 执行 /new 命令 */
'command:new': async (ctx: Context) => {
console.log('[Hook] 执行 /new 命令');
},
/** 执行 /reset 命令 */
'command:reset': async (ctx: Context) => {
console.log('[Hook] 执行 /reset 命令');
},
/** 执行 /stop 命令 */
'command:stop': async (ctx: Context) => {
console.log('[Hook] 执行 /stop 命令');
},
// ==========================================
// 10. 定时任务 Cron
// ==========================================
/** 定时任务执行前 */
'cron:beforeRun': async (ctx: any) => {
console.log('[Hook] Cron 任务开始');
},
/** 定时任务成功完成 */
'cron:afterComplete': async (ctx: any) => {
console.log('[Hook] Cron 任务完成');
},
/** 定时任务执行失败 */
'cron:onFailure': async (ctx: any) => {
console.error('[Hook] Cron 任务失败');
},
// ==========================================
// 11. 网关生命周期
// ==========================================
/** 网关启动完成 */
'gateway:startup': async () => {
console.log('[Hook] 网关启动成功');
},
/** 网关关闭 */
'gateway:shutdown': async () => {
console.log('[Hook] 网关关闭');
},
};
4. 使用Sub-agents建立”执行-验证”分离机制
对于关键任务，利用OpenClaw的sub-agents功能，让主Agent负责执行，子Agent负责验证：
在AGENTS.md中配置：
## Complex Task Protocol
对于科研调参、核心咨询等关键任务，必须遵循以下流程：
1. **主Agent执行任务**：严格按照步骤执行，保存所有中间结果到`workspace/`
2. **创建验证子Agent**：任务完成后，必须创建子Agent进行验证
- 子Agent职责：检查主Agent的输出是否包含真实执行证据
- 验证点：日志文件是否存在、时间戳是否合理、数值是否连贯
3. **交叉确认**：只有通过验证子Agent的检查，才能向用户交付最终结果
4. **Human-in-the-loop**：验证不通过或不确定时，必须暂停等待人工确认
Sub-Agent Hook例子：
使用`subagent_spawning` hook在创建时注入验证规则
通过`subagent_delivery_target`确保验证结果路由到正确位置
// Sub-Agent 专用生命周期钩子
export default {
/** 创建子代理前触发 */
'subagent:beforeSpawn': async (ctx: {
parentAgentId: string;
subagentId: string;
task: string;
config: {
model?: string;
tools?: string[];
timeoutSeconds?: number;
};
}) => {
ctx.config.deliveryTarget = 'parent';
console.log(`[Hook] 准备创建子代理: ${ctx.subagentId}`);
},
/** 子代理创建完成并启动 */
'subagent:afterSpawn': async (ctx: {
parentAgentId: string;
subagentId: string;
runId: string;
sessionId: string;
}) => {
console.log(`[Hook] 子代理已启动: ${ctx.subagentId}, RunID: ${ctx.runId}`);
},
/** 子代理执行完成（成功/失败） */
'subagent:end': async (ctx: {
subagentId: string;
runId: string;
status: 'success' | 'failed' | 'timeout';
result?: any;
error?: Error;
}) => {
console.log(`[Hook] 子代理结束: ${ctx.subagentId}, 状态: ${ctx.status}`);
},
/** 子代理执行异常 */
'subagent:error': async (ctx: {
subagentId: string;
runId: string;
error: Error;
}) => {
console.error(`[Hook] 子代理异常: ${ctx.subagentId}`, ctx.error);
},
};
第四层：场景化精准约束（针对上面提到的两个场景）
结合咨询脚本生成、科研参数调优这两个高频场景，补充专属Prompt约束：
场景1：咨询脚本生成（避免预生成内容）
## 咨询任务执行规范
要求：
1. 每次必须实时查询最新信息，禁止返回缓存/预生成内容
2. 在回复开头注明："信息获取时间"、"信息获取途径"
3. 附上查询来源和原始数据片段（通讯原文、日志记录）
4. 如果无法获取实时信息，明确告知"无法获取最新数据"而不是返回过期内容
5. **禁止**：直接粘贴历史对话中的类似回答、使用模板化表述
场景2：科研参数调优（避免虚拟结果）
## 科研调参执行规范
要求：
1. 必须展示每次迭代的实际loss/accuracy数值（从训练日志中提取，非编造）
2. 每次参数修改后必须实际运行训练脚本，禁止模拟结果
3. 在最终报告中必须包含：
- 训练日志文件路径（如`logs/train_20260330_143022.log`）
- 模型检查点文件路径（如`checkpoints/model_epoch10.pt`）
- 日志解析结果
4. 如果训练失败，展示错误日志而不是编造结果
5. **验证命令**（必须在报告中展示执行过的验证）：
- `ps aux | grep python` 查看进程（证明训练进程存在）
- `tail -n 50 logs/training.log` 展示日志末尾（证明实时训练）
第五层：上下文管理与命令使用（降低偷懒概率）
1. 主动管理上下文，避免指令稀释
| 命令 |
功能 |
使用场景 |
| `/new` |
创建新会话并切换到它 |
开始全新、重要任务前，清除旧上下文干扰 |
| `/compact` |
压缩当前会话上下文（AI生成摘要并重置） |
对话过长时，保留核心信息同时减少Token消耗 |
| `/reset` |
重置短期上下文，保留长期记忆 |
当前会话偏离主题时，重新开始但不丢失MEMORY.md |
2. 改变指令方式，强制过程透明化
摒弃”只给最终目标”的指令，拆解任务步骤，强制模型汇报每一步进展：
❌ 错误示例：
> “帮我跑一下参数调优”
✅ 正确示例：
请执行以下参数调优任务，并严格遵守步骤：
**阶段1：准备与确认**
- 确认已加载 model_x.py 文件，向我复述其中的关键函数
- 展示当前GPU可用状态（运行nvidia-smi）
**阶段2：脚本编写与确认**
- 编写遍历参数A(0.1-0.5,步长0.1)的训练脚本
- 运行前，展示将要执行的完整命令，等待我确认
**阶段3：执行与监控**
- 执行训练，每完成一轮迭代，向我汇报当前loss值
- 保存所有日志到 workspace/logs/ 目录
**阶段4：验证与交付**
- 读取所有日志文件，生成汇总报告
- 展示训练过程中的GPU使用率曲线（证明真实执行）
3. 配置模型参数，从源头约束行为
在OpenClaw配置中设置成本与行为边界：
{
"agents": {
"defaults": {
"thinkingLevel": "medium", // 避免过度思考导致的捷径思维
"workspace": "/absolute/path/to/workspace" // 强制使用固定工作区，便于验证文件生成
}
},
"costControl": {
"maxCostPerDay": 10 // 设置每日成本上限，避免模型为省Token而偷懒
}
}
配置方式：
openclaw config set agents.defaults.thinkingLevel medium
openclaw config set agents.defaults.workspace /your/workspace/path
4. 建立”代码优先”原则，明确分工
让OpenClaw专注于”思考型工作”（写代码、设计逻辑），将机械性执行任务交给脚本：
工作流程：
A. OpenClaw写调参脚本 → B. 通过Cron或CI运行脚本 → C. OpenClaw分析真实结果
这样可以杜绝伪造，因为模型根本不接触”执行”环节，只处理已验证的真实数据。
第六层：长期监控与改进（减少问题反复）
| 措施 |
具体做法 |
| 建立验证清单 |
为常见任务创建checklist，强制模型逐项确认，避免遗漏执行步骤 |
| 日志审计 |
记录详细日志，定期抽查执行记录 |
| 反馈循环 |
发现偷懒行为后，在`MEMORY.md`中记录，添加约束指令，让模型自我纠正 |
| 版本锁定 |
固定使用经过验证的模型版本，避免新版本引入新的”懒惰”倾向 |
三、OpenClaw Skill 设计建议（降低skill偷懒概率）
作为开发者，我们要转变认知：不要把模型当成”全知全能的助手”，而要当成”需要严格监督的实习生”，通过Skill设计，缩小它的自由发挥空间：
| 建议 |
具体做法 |
| 参数结构化 |
将任务参数拆解为标准化字段（如`start_date`、`target_user`），减少自由文本空间，避免模型输出模板 |
| 强制分步执行 |
复杂任务拆解为多步骤，每一步设置校验点，只有通过上一步，才能进入下一步 |
| 添加”失败惩罚”逻辑 |
在AGENTS.md中明确：如果伪造结果，将重置会话并要求重新开始，让模型意识到”走捷径不划算” |
四、总结：OpenClaw”偷懒”不可怕，我们要找对方法
经过这段时间的实测和优化，之前遇到的OpenClaw预生成脚本、伪造科研参数的问题，已经大幅缓解了。其实说到底，OpenClaw的”偷懒”不是Bug，而是LLM的底层特性与Agent架构设计共同作用的结果——单纯在Prompt中要求”不要偷懒”，就像要求一个”爱走捷径的实习生”自觉认真工作，几乎不可能。
真正有效的解决方式，是建立”强制约束+过程监督+验证机制”，把我们的核心要求，转化为机器可验证、可强制执行的规则：让模型”不得不”真实执行，”不得不”展示过程，”不得不”拒绝偷懒。我们要理解OpenClaw和LLM的运行逻辑，管控好执行计划，审查好执行结果，才会遇到更少的”惊喜”。
希望这篇文章能帮到和我有同样困扰的朋友，按照上面的方案操作，相信你也能逐步摆脱OpenClaw”偷懒”的烦恼，让它真正成为高效的AI小助手。
参考资源：
OpenClaw官方文档：https://docs.openclaw.ai
GitHub Issues：https://github.com/steipete/OpenClaw/issues
Lazy Loading机制详解：https://docs.openclaw.ai/lazy-loading
Hooks系统文档：https://docs.openclaw.ai/hooks
