self-improving-agent 実装ガイド(実務版)
self-improving-agent は、実行ログを使ってプロンプトと手順を改善し、 運用品質を継続的に引き上げるための中核スキルです。
1. このスキルで解決できる課題
- 同じ依頼で出力品質がブレる
- 再実行や手戻りが多い
- 失敗原因が蓄積されず、毎回ゼロから調整している
2. 典型ユースケース
- カスタマー対応テンプレ改善
- SEO記事生成の品質安定化
- 定型レポート作成の精度向上
3. 導入前チェック
- ログ保存ポリシーが定義されている
- 改善サイクル担当者が決まっている
- KPI(成功率、再実行率、処理時間)が測定できる
4. 導入ステップ
Step 1: スキル導入
- ClawHub から self-improving-agent を導入
Step 2: ログ基盤の有効化
- 失敗ケースと成功ケースを必ず保存
- 入力・出力・実行条件をセットで記録
Step 3: 週次改善ループ設定
- 週1回、失敗上位パターンを抽出
- 原因を「指示不足 / 参照不足 / 例外未定義」に分類
- プロンプト・手順・チェック項目を更新
5. 改善テンプレ(運用)
- 問題: 何が起きたか
- 原因: なぜ起きたか
- 対策: 何を変えるか
- 検証: 次回どう確認するか
6. KPI目標(初期4週間)
- 成功率: +15%以上
- 再実行率: -20%以上
- 平均処理時間: -10%以上
7. よくある失敗
- ログが雑で原因分析できない
- 週次レビューを止めてしまう
- 改善内容をテンプレ化しない
8. 再発防止ルール
- 改善内容は必ずドキュメント化
- 同じ失敗が2回出たら優先修正
- 月次でKPIをレビューして方針更新
参考
- OpenClaw Docs: https://docs.openclaw.ai
- OpenClaw GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw