Wie OpenClaw und ich täglich zusammenarbeiten
Nach 2 Wochen mit einem KI-Agenten im Alltag: Was klappt, was nervt — und warum ich trotzdem dranbleibe.
Zwei Wochen. Dutzende Sessions. Automatisierungen, WordPress-Posts, Debugging, SEO-Berichte. Einiges davon hat reibungslos funktioniert. Anderes habe ich mehrfach lösen müssen, weil der Agent sich nicht daran erinnert hat, dass wir es schon hatten.
Das hier ist kein Erfahrungsbericht der Art „KI macht alles besser“. Es ist ein ehrlicher Blick auf das, was im echten Alltag passiert — inklusive der Stellen, wo es knirscht.
⚠️ Vorab: Das ist kein Tutorial
Dieser Post ist ein persönlicher Erfahrungsbericht — mit echten Beispielen, echten Problemen. Manches davon werde ich in Zukunft verbessern. Aber ich schreibe über den aktuellen Stand, nicht über die Vision.
Was wirklich funktioniert
🐛 Direktes Debugging & technische Aufgaben
Heute: Der GSC-Cron lief, aber die Seiten-Dimension fehlte im Fetch-Skript. Dashboard zeigte leere Top-Pages. Ich habe das Problem beschrieben — der Agent hat den Fehler gefunden, gefixt, getestet, das Skript auf ein 30-Tage-Fenster erweitert. Vielleicht 4 Minuten. Das ist der Sweet Spot: klare Aufgabe, direktes Feedback, sofortige Ausführung.
📝 Content in direkter Zusammenarbeit
Wenn ich dabei bin und direkt beauftrage, funktioniert die Content-Pipeline sehr gut. Posts werden geschrieben, formatiert, mit JSON-LD versehen, Yoast-Meta gesetzt, veröffentlicht — über die WordPress REST API. Das, was ich direkt steuere, klappt.
📋 Das Kanban-Board — gute Idee, noch nicht fertig
Ich habe eine tasks.json eingeführt: Aufgaben mit assignee: "agent" soll der Agent beim Heartbeat eigenständig abarbeiten. Die Idee ist gut. In der Praxis hat es noch nie zuverlässig geklappt. Der Agent liest die Tasks, setzt Status — aber die eigentliche Ausführung hängt. Das ist ein offenes Problem, kein gelöstes.
Die echten Probleme
Hier wird’s unbequem. Aber genau das ist der Punkt des Posts.
🧠 Vergesslichkeit — schlimmer als gedacht
Jede neue Session beginnt ohne Erinnerung. Bekannt. Aber es ist noch komplizierter: Selbst innerhalb langer Sessions gehen Dinge verloren. Kontext aus dem Chatverlauf, der eigentlich da sein müsste, ist plötzlich nicht mehr präsent.
Das führt dazu, dass ich Dinge erkläre, die ich schon erklärt habe. Dass Lösungen, die wir gefunden haben, beim nächsten Mal wieder gesucht werden. Es gibt Mechanismen dagegen — MEMORY.md, tägliche Notizen — aber die müssen gepflegt werden. Und selbst dann: perfekt ist es nicht.
🔁 Déjà-vu: Dasselbe Problem, wieder
Manche Probleme haben wir zwei- oder dreimal gelöst. Nicht weil die erste Lösung falsch war — sondern weil der Agent beim nächsten Mal nicht mehr wusste, dass es das Problem schon gab und wie wir es behoben haben.
Das kostet Zeit. Und Nerven. Ich arbeite daran, bessere Gedächtnisstrukturen aufzubauen — aber es ist klar: Das aktuelle System ist noch nicht so stabil, wie ich es mir wünsche.
🔬 Ich bin noch immer der Tester
Bei vielen Dingen muss ich selbst prüfen — auch bei simplen Änderungen. Der Agent führt aus, aber ob das Ergebnis stimmt, checke ich selbst. Echte Autonomie, bei der ich einfach darauf vertrauen kann, dass es passt, ist noch selten. Das schränkt den Nutzen deutlich ein — und ist etwas, woran wir aktiv arbeiten.
⚙️ Setup-Aufwand und Pflege
Die Infrastruktur zu bauen hat Zeit gekostet. Credentials, Datenbank, Crons, API-Verbindungen. Das läuft jetzt. Aber das System braucht laufende Pflege — Gedächtnis-Dateien aktualisieren, Cron-Logs prüfen, Token erneuern. Es ist kein Selbstläufer.
Was sich trotzdem verändert hat
Trotz allem: Ich mache Dinge, die ich vorher nicht gemacht hätte — oder viel langsamer. Ich denke inzwischen automatisch darüber nach, was der Agent übernehmen kann. Das ist eine Kompetenz.
Was ich delegiere (und funktioniert)
Direktes Debugging, Post-Veröffentlichung, API-Calls, Daten-Fetching, schnelle Code-Fixes.
Was ich noch selbst tun muss
Ergebnisse prüfen, Kontext für neue Sessions auffrischen, autonome Hintergrund-Tasks verifizieren.
Fazit: Vielversprechend, aber noch nicht fertig
OpenClaw ist kein fertiges Produkt, das man einsetzt und vergisst. Es ist eine Baustelle — eine mit echtem Potenzial, aber mit spürbaren Lücken. Die Vergesslichkeit ist real. Die Déjà-vu-Schleifen sind real. Die Abhängigkeit von meiner eigenen Prüfarbeit ist real.
Aber ich bleibe dran — weil das Potenzial real ist. Weil die Momente, in denen es funktioniert, echten Wert liefern. Und weil ich glaube, dass viele der aktuellen Probleme lösbar sind — durch bessere Gedächtnisstrukturen, klarere Aufgaben, robustere Automatisierung.
Der ehrliche Stand nach 2 Wochen: Wir müssen noch besser werden. Und ich bin dabei, genau das zu tun.
Häufige Fragen
🔒 Datenschutz & Sicherheitshinweis
KI-Assistenten wie OpenClaw verarbeiten Daten lokal auf deinem Gerät. Achte darauf, keine sensiblen personenbezogenen Daten (Passwörter, Gesundheitsdaten, Bankdaten) in Prompts einzugeben. Für Business-Daten empfehle ich, klare Zugriffsregeln zu definieren.
📚 Weiterführende Artikel
💬 Du nutzt OpenClaw oder kämpfst mit denselben Problemen? Komm in die deutsche Community: OpenClaw auf Telegram
Bereit, deinen eigenen KI-Agenten einzurichten?
Der Starter-Guide führt dich Schritt für Schritt — von der Installation bis zur ersten Automatisierung.
Zum kostenlosen Starter-Guide →