讓 AI Agent 自我管理：從 LLM 做所有事到只做該做的事
前言：AI Agent 的維護成本問題 大家都在聊怎麼讓 AI agent 更聰明，很少人聊怎麼讓 agent 更省。 真實數字：我的 OpenClaw agent 一開始全用 LLM heartbeat，每小時燒 token 檢查「有沒有事」。一天 24 次 LLM call，90% 的回覆都是 HEARTBEAT_OK——什麼事都沒發生。 問題不是 LLM 太貴，是用 LLM 做不需要 LLM 的事。 這篇記錄了一個 AI agent 從「LLM 做所有事」進化到「只做該做的事」的過程——heartbeat 系統三次重構，self-improvement 系統上線，以及一個反直覺的結論：AI agent 成熟的標誌不是用了多少 AI，而是把多少東西從 AI 移出去。 演進一：全 LLM Heartbeat（失敗） 最初的架構很直覺：OpenClaw 內建 heartbeat 機制，每小時叫醒 agent 做檢查。檢查清單包括 email、calendar、版本更新、sub-agent 殘留、cron 狀態等。 想法很美好：讓 agent 主動發現問題。 實際跑起來的問題： Token 浪費：agent 醒來要讀 context，花 token。90% 的時間回 HEARTBEAT_OK（沒事）。 Session 衝突：偶爾 heartbeat cron 跟使用者對話搶 session，誰也進不去。 Heartbeat skip：當 main session 閒置太久，OpenClaw 會跳過 cron，導致監控失效。 最致命的是：這是一個「越有用越浪費」的系統。監控項目越多，每次 heartbeat 的成本越高，但有事的機率並沒有相應增加。 ...