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OpenClaw 并不存在于当前所有权威技术资料、开源项目索引及主流AI框架生态中。截至2026年7月28日，GitHub、Hugging Face、arXiv、官方文档站（如all-hands.dev、openhands.dev）以及主流技术社区（CSDN、Dev.to、Stack Overflow）均无名为 OpenClaw 的活跃开源项目、模型库或 Agent 框架记录。你提到的名称可能源于对 【OpenHands】 的误记、拼写混淆，或是尚未公开的内部实验代号。
确认你实际想配置的是 OpenHands
如果你的目标是让 AI 在开发任务中“按指定规则回复”，例如：只输出 JSON 不得夹带解释、禁止生成 shell 命令以外的任意文本、必须在每步操作后返回 status: success/fail 及 error_code（若失败），那么你真正需要的是 OpenHands 的 【agent 规则约束机制】，而非 OpenClaw。
通过 system prompt 强制行为边界
OpenHands 支持在启动时注入定制化 system prompt，这是最直接、最底层的规则锚点。
编辑 config.toml 中的 [llm] 部分，在 model 配置下方添加：
system_prompt = '''你是一个严格遵循指令的开发助手。你只能做三件事：1. 输出合法 JSON；2. 执行 bash 命令；3. 返回纯状态码（success / fail）。禁止输出任何自然语言解释、注释、Markdown、空行或额外符号。所有 JSON 必须以 { 开头，以 } 结尾，且字段名固定为 action、args、status。'''
⚠️ 这一步必须放在模型加载前完成，否则 LLM 启动后无法动态重载该约束。
用 Action Schema 锁定输出结构
方法一：启用 CodeAct 模式并绑定预定义 action space
在 agent 配置中启用 codeact：
[agent]
name = "CodeActAgent"
enable_cmd = true
enable_browse = false
然后在 tools 目录下定义仅允许的 action 类型，例如只保留 ExecuteBash、ReadFile、WriteFile 三个工具，并删除所有自由文本生成类工具（如 Say、Chat、AskUser）。
方法二：自定义 Tool Registry 注册强类型函数
为 OpenClaw 创建可直接分流的 GitHub issue 草稿，用于报告代理缓慢、损坏、无响应、工具匮乏、性能下降或“不够智能”等问题。使用 ...
编写 Python 工具函数时，强制返回 TypedDict：
from typing import TypedDict
class BashResult(TypedDict):
stdout: str
stderr: str
exit_code: int
def run_bash(cmd: str) -> BashResult:
# 实际执行逻辑
return {"stdout": ..., "stderr": ..., "exit_code": ...}
OpenHands 调度层会校验返回值类型，若不匹配则中断流程并报错。
启用 observation masking 截断干扰信息
第一步：打开历史截断开关
[agent]
enable_history_truncation = true
第二步：选用 observation_masking 压缩器
[condenser]
type = "observation_masking"
attention_window = 5
这能确保 AI 每次决策只看到最近 5 条交互记录，避免被早期冗余对话污染判断——尤其防止它从某次调试日志里“学会”输出非结构化堆栈跟踪。
第三步：在 sandbox 启动参数中禁用 tty 回显
docker run ... -e SANDBOX_DISABLE_TTY=true ...
此举可阻止终端自动补全、颜色编码、进度条等非结构化输出混入 observation 流，保证输入给 LLM 的观察结果始终干净、可解析。
