耗费1500美金与10亿Token，经过十天的深度使用与调试，OpenClaw被成功调教为能够协调多个AI agents的项目经理。核心在于通过配置文件增强其主动性、可重入性以及采用Agential Thinking思维，解决了AI团队协作中的管理难题。
智能速览
耗费1500美金验证了OpenClaw作为团队协调枢纽的潜力
通过agents.md配置文件，让AI从被动执行转变为主动汇报进度
优化记忆管理实现可重入性，确保长期任务中断后能无缝恢复
倡导Agential Thinking，优先使用API和脚本而非模拟人类行为
实现了与Claude Code等团队成员的高效数据共享，无需拟人化交互
精华内容
将OpenClaw从单纯的工具转变为团队的项目经理，关键在于如何定义其行为准则。通过不断的试错与配置优化，AI团队协作的效率得到了质的飞跃。
主动性增强
普通的AI agent往往是被动的工具，推一下走一步。为了改变这一现状，利用OpenClaw内置的心跳机制，结合agents.md中的特定规则，使其具备了定时检查项目卡点的能力。现在的配置下，它不再需要人类询问，而是会主动汇报项目进度，遇到无法解决的问题会第一时间预警，从“螺丝钉”进化为能自主推进任务的管理者。
可重入性优化
针对长期项目中的网络波动或服务中断，配置了主动压缩上下文和刷新session的机制。这确保了即使在Gateway重启或对话中断后，OpenClaw重入时也能准确识别当前状态，从断点继续推进。实测表明，它能清楚地掌握不同项目的进度安排，并自动检查cron任务状态，保证了多日长周期任务的稳定性。
Agential Thinking
让AI像AI一样思考，而不是模仿人类。在任务执行中，明确规定了工具使用的优先级：优先调用API或编写脚本（如Playwright），而非低效地模拟浏览器点击。在与其他AI如Claude Code协作时，直接共享工作记忆日志的文件路径，而非进行模拟人类的“会议”沟通。这种方式大幅降低了Token消耗，显著提升了处理速度。
通过十天的实战调优，证明了OpenClaw完全有能力胜任一人公司或AI团队的项目经理角色。关键在于理解硅基生物的优势，并为之制定合理的“员工手册”。随着Agent技术的成熟，未来的工作流将是人机协作的高效体现。
关键评论
有网友分享了直接获取配置文件的命令，并指出代码编写中禁止多级指针是为了便于人类理解。
部分用户对Token消耗表示关注，有人提到自己一天消耗数亿Token，希望能控制使用成本。
关于OpenClaw的记忆问题引发了讨论，有网友希望解决记忆丢失和会话记录可视化的痛点。
有用户询问在IDE（如Antigravity）上使用时的Token消耗过快问题，以及与其他工具的兼容性。
