Claude Code Loop vs. OpenClaw: Was zwischen Runs wirklich bleibt
TL;DR
Claude Codes Loop-Skill führt Tasks in festen Intervallen aus – etwa Dateien lesen oder Skripte starten – und hat einen eingebauten Jitter-Mechanismus, der Systemüberlastung verhindert.
Key Points
- Zwischen den Loop-Iterationen wird der Kontext nicht vollständig gespeichert: Was eine Iteration 'weiß', kann in der nächsten verloren gehen – ein zentrales Limit der Architektur.
- OpenClaw, eine alternative Implementierung, soll genau dieses Problem lösen und persistenten Zustand über Loops hinweg ermöglichen.
- Der Vergleich zeigt: Wer nur einfache, zustandslose Aufgaben automatisieren will, kommt mit dem nativen Loop aus – für komplexere Workflows braucht es mehr.
Nauti's Take
Der native Loop-Skill in Claude Code ist nett für einfache Cron-Ersatz-Szenarien, aber wer ernsthaft Agenten-Workflows automatisieren will, stößt schnell an die Wand. Kein persistenter Zustand bedeutet: kein echtes Lernen zwischen Iterationen, keine akkumulierten Ergebnisse, kein 'Weiterdenken'.
OpenClaw klingt vielversprechend, ist aber Community-Lösung – kein offizielles Anthropic-Feature. Das ist der typische Spagat: Anthropic baut solide Primitive, und die Community klebt den Rest zusammen.
Solange das so bleibt, braucht jeder, der auf Loop-basierte Automatisierung setzt, einen klaren Architekturplan, bevor er sich wundert, warum sein Agent nach 10 Minuten dement wirkt.
Video
Quellen