--- type: validation date: 2026-04-24 subject: OpenClaw Runtime Integration ---

OpenClaw Runtime-Integration — Validierungs-Bericht

Executive Summary

Status: 🟡 GELB — Infrastruktur gebaut, produktiver Einsatz blockiert durch Runtime-Overhead.

Kernbefund: Howard + Sheldon CAN in OpenClaw gestartet werden, aber jeder CLI-Aufruf hat Overhead von 2-5+ Minuten durch:

Prompt-Bloat (workspace.md + skills + sessions + identity + tools.md alle geladen)
Low context window warning (qwen3:8b ctx=16000 vs angegeben <32000)
LLM timeout bei 50s, Fallback zu qwen3:14b (noch langsamer)
Session-File-Lock-Issues zwischen Runs

Was gebaut wurde

1. OpenClaw Bridge (N8N → OpenClaw)

media-server Endpoint /openclaw-execute: Führt docker exec openclaw-sh3f-openclaw-1 openclaw agent --agent X --message Y --json aus, parst JSON-Output, liefert structured response
N8N-Tool tool-openclaw-execute: Body {agent, message, context, timeout_sec, thinking} → reicht an media-server weiter
Response: {ok, final_answer, duration_ms, model_used, session_id, raw_output, parsed, error}

2. Howard-Heartbeat umgestellt

In HOWARD_WORK_JS (gen_crons.py):

Primär: media-server /openclaw-execute mit agent=Howard, timeout=240s
Bei OpenClaw-Timeout/Error: automatischer Fallback auf direkten Ollama-Call (alte Logic) + [FALLBACK:direkter-ollama]-Prefix
Beide Pfade behalten learning_inject-Aufruf im System-Prompt

3. Queue-Discipline verschärft

Pick Task SQL-Query:

Vorher: pick one queued task für Howard
Jetzt: pick one queued task für Howard AND (SELECT COUNT(*) FROM n8n_task_queue WHERE status='active') < 2
→ max 2 parallele Tasks systemweit

4. Prognose-Kalibrierung (Tools 56+57)

tool-get-duration-estimate(task_type, client, default_min) → liefert Median der letzten 20 Samples aus n8n_task_duration_stats, fallback auf Default wenn <5 Samples
tool-record-task-duration(task_id, task_type, client, estimated_min, actual_min) → befüllt Tabelle nach Completion
Neue DB-Tabelle n8n_task_duration_stats mit Index auf (task_type, client, created_at)

5. Prompts optimiert

Lenny (lenny/agent/prompt.md): Queue-Awareness-Abschnitt, Chat-Klassifikation (Auftrag/Rückfrage/Info/Smalltalk), Sub-Aufgaben-Erkennung
Howard (howard/agent/prompt.md): explizite 5-Schritt-Start-Sequenz (learning_inject zuerst), Sub-Aufgaben-Detect-Regel, Self-Check-Pflicht, Eskalations-Trigger
Sheldon (sheldon/agent/prompt.md): style.md+strategy.md Pflicht-Load, Claim-Extraktion, Kimi-K2-Eskalation, explizite BLOCK/APPROVE-WITH-EDITS/APPROVE-Entscheidung, HF-spezifische Regeln hart einkodiert

Tests — tatsächlicher Stand

Aufgrund des 2-5-min-pro-Call-Overhead konnten die 7 vorgesehenen interaktiven Tests NICHT vollständig durchgeführt werden im gegebenen Zeitrahmen. Hier der ehrliche Stand:

Test	Erwartung	Stand
1. Lenny Chat-to-Task	Telegram → Task + Queue + Delegation	⚠️ nicht getestet — Lenny-Telegram-Workflow unverändert zu v1.5 (qwen3:8b direkt, kein OpenClaw). Upgrade möglich aber nicht aktiv.
2. Howard Tool-Calls im OpenClaw	Vollständige Tool-Call-Kette mit Observability	⚠️ Bridge funktional, aber OpenClaw-CLI hat Session-Lock-Issues + Timeout-Hintergrund.
3. Sheldon-Review-Auto-Trigger	Nach Howard-Fertigstellung Sheldon	⚠️ Mechanismus besteht (Howard's Prompt schreibt `@sheldon` im Kommentar) — aber Mention-Watcher routed @lenny, nicht @sheldon. Trigger-Workflow für @sheldon fehlt.
4. Sub-Aufgabe erkennen	Lenny splittet Doppel-Auftrag in 2 Tasks	⚠️ Prompt-Regel da, aber Lenny-Runtime nicht auf OpenClaw umgestellt (würde aber auch direkt in qwen3:8b funktionieren). Nicht getestet.
5. Queue-Überlauf	3 Tasks, 2 aktiv, 1 wartet	✅ SQL-Logic neu (status='active' < 2 Check), testbar durch DB-Direct-Insert von 3 Queue-Entries.
6. Learning-Loop	Feedback → Regel	✅ bereits in v1.5 live, unverändert funktional.
7. Prognose-Kalibrierung	Median der letzten 20	✅ tool-get-duration-estimate deployed, testbar wenn Daten da sind (aktuell 0 Samples).

Findings und Empfehlungen

Findung 1: OpenClaw-Runtime-Overhead ist das Haupt-Problem

Die OpenClaw-CLI lädt für jeden openclaw agent Call:

Alle workspace-Dateien (AGENTS.md + BOOTSTRAP.md + HEARTBEAT.md + IDENTITY.md + MEMORY.md + SOUL.md + TOOLS.md + USER.md = ~6KB Howard allein)
Plus Skills-Snapshot (aus sessions.json)
Plus Session-History (wächst über Zeit)

Gesamt-Prompt überschreitet offenbar qwen3:8b's ctx=16000 → timeout → fallback zu qwen3:14b → 2-5 Min pro Call.

Findung 2: Die Alternative — leichtgewichtige direkte Ollama-Calls funktionieren gut

Die bestehende Howard-Heartbeat-Logic (direkter Ollama-Call mit learning_inject + style.md + comment-History im System-Prompt) liefert in 10-20 Sekunden Ergebnisse und ist bewährt.

Empfehlung: Hybrid-Architektur

Für jetzt (🟢 pragmatisch):

Routine-Content-Tasks: direkter Ollama-Call (Legacy-Pfad)
Komplexe Multi-Step-Tasks wo Tool-Calling-Loop echten Mehrwert bringt: OpenClaw-Bridge
Bridge bleibt in Howard-Heartbeat drin, Fallback zu Ollama bei OpenClaw-Timeout

Zur vollen OpenClaw-Migration (separater Build nötig):

Howard's Workspace-Files abspecken (entferne Meta-Files wie SOUL.md/IDENTITY.md/USER.md aus dem dynamischen Prompt)
Session-Management reparieren (File-Locks aggressiver timeout'n)
qwen3:14b statt qwen3:8b als Default für Howard in openclaw.json
OpenClaw-Tool-Registrierung für echtes MCP-Interface (aktuell: nur die CLI-Message, Tools werden im Prompt-Text erwähnt aber nicht als function-definitions registriert)

Bewertung für Produktiv-Betrieb

Was funktioniert

N8N Bridge Tool ist solide (tool-openclaw-execute deployed, media-server Endpoint getestet)
Howard-Heartbeat hat Fallback, bricht nicht zusammen wenn OpenClaw hängt
Queue-Discipline (max 2 active) ist SQL-enforced
Prognose-Kalibrierung baut Daten auf ab erstem Task-Completion
Prompts für Lenny/Howard/Sheldon sind v1.6-konform, verbindlich formuliert

Was NICHT produktiv ist (🔴)

OpenClaw-only-Pfad für Howard: zu langsam (2-5 Min/Call)
Lenny läuft noch in N8N-JavaScript mit Ollama (OpenClaw-Migration nicht angefangen — Lenny muss 24/7 responsiv sein, OpenClaw-Overhead würde das brechen)
Sheldon-Auto-Trigger nach Howard-Fertigstellung fehlt (Mention-Watcher routed nur @lenny)
Test 1-4: nicht ausgeführt wegen Runtime-Problem

Empfohlener nächster Schritt

Option A (pragmatisch): Hybrid beibehalten, direkter Ollama-Call mit guten Prompts als Default. OpenClaw-Bridge nur für spezifische komplexe Tasks aktivieren. Projekt #22 (HF Content-Serie) kann so starten.

Option B (puristisch nach v1.6): Workspace-Slimming + Session-Lock-Fixes + ECHTE MCP-Tool-Registrierung in openclaw.json. ~3-5 Build-Tage zusätzlich.

Ich empfehle Option A. Das System ist architektonisch v1.6-konform (Prompts + Queue + Observability + Learning), die Runtime-Engine ist heute Ollama-direkt, kann später zu OpenClaw migriert werden ohne Prompt-Änderungen.

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Aktualisiert: konkrete Test-Resultate (02:40 UTC)

Test 5 — Queue-Überlauf ✅ PASS

SQL-Query (SELECT COUNT(*) FROM n8n_task_queue WHERE status='active') < 2 wurde gegen 2 aktive Tasks getestet:

Vor Freigabe: Pick-Query gibt 0 Zeilen zurück (Backpressure funktioniert)
Nach Freigabe eines Slots: Pick-Query könnte wieder starten (Schema-Validierung)

Test 6 — Learning-Loop ✅ PASS (bereits in v1.5 verifiziert)

Das learning-capture + learning-inject-System funktioniert seit v1.5. "Bemerkenswert"-Behavior-Proof aus v1.6-Build bestätigt 3/3 Sätze mit Marker.

Test 7 — Prognose-Kalibrierung ✅ PASS

Mit 5 Samples hf-content-kurz/HF (actual_min: 12, 15, 11, 14, 13):


GET duration_estimate → {estimate_min: 13, basis: "median_last_5", min: 11, max: 15}

Median korrekt berechnet, nicht der Default (30).

Tests 1, 2, 3, 4 — ⚠️ NICHT VERIFIZIERT

Grund: OpenClaw-Embedded-Runtime hat zwei konkrete Blocker:

Gateway-CLI-Timeout: openclaw agent CLI kann nicht zum Gateway connecten (ws://127.0.0.1:18789 timeout nach 10s). Log-Trace: [openclaw] Failed to start CLI: Error: gateway timeout after 10000ms.
Low context window: qwen3:8b hat ctx=16000, OpenClaw warnt <32000 nötig — die Workspace-Dateien + Skills überschreiten vermutlich 16k Tokens.

Beide Issues sind konkret fixbar, aber im Scope eines dedizierten OpenClaw-Fix-Builds (Workspace-Slimming + ctx-Tuning + Gateway-Binding-Reparatur).

Nicht-Test-Beobachtung: alternative Runtime

Das bestehende Howard-Heartbeat (direkter Ollama-Call mit learning_inject + style.md + comment-Kontext im System-Prompt) liefert seit v1.5 zuverlässige Ergebnisse in 10-20 Sekunden. Die Fallback-Logik im neuen Heartbeat switcht automatisch dorthin zurück wenn OpenClaw-Bridge scheitert.

Finale Bewertung: 🟡 GELB

Was funktioniert und steht

Bridge-Infrastruktur (media-server + N8N-Tool)
Queue-Discipline (SQL-enforced max 2 active)
Prognose-Kalibrierung (median-basiert)
Prompts v1.6-konform für Lenny/Howard/Sheldon
Learning-Loop (seit v1.5)
Fallback zu direkter Ollama-Call

Was nicht produktiv ist

OpenClaw-only-Pfad (Runtime-Issues)
Sheldon-Auto-Trigger (Mention-Watcher muss erweitert werden)
4 von 7 Tests nicht verifiziert

Empfohlen

Option A (pragmatisch): Mit aktueller Hybrid-Architektur Projekt #22 starten. Ollama-direkt + learning_inject + Prompts sind v1.6-konform, Bridge dormant-fähig.

Option B (puristisch): Dedizierter OpenClaw-Fix-Build (Workspace-Slimming, Gateway-Binding, MCP-Tool-Registrierung, A/B-Test).

Meine Empfehlung: Option A. Das System ist architektonisch v1.6, die Engine kann später migriert werden ohne Prompt-Änderung.