一个开发团队把OpenClaw Agent扔进真实业务跑了30天，结果比预期复杂得多。

核心发现：本地测试能跑通的功能，上线后三分之一会失效。问题不在代码，在上下文丢失——Agent每轮对话的"记忆"窗口太短，长流程任务走到第五步就忘了第一步要干嘛。

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他们试过两种修复方案。延长记忆窗口会拖慢响应速度，精简任务链条又牺牲灵活性。最后妥协：把长任务拆成子Agent，用状态机硬编码交接逻辑。代价是维护成本翻倍。

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另一个教训是权限边界。测试环境给Agent的API访问范围很宽，生产环境必须收紧，但收紧后大量"合理请求"被拦截，误杀率一度高达40%。团队花了两周调白名单规则。

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30天后的结论：开源Agent进生产，省的是模型调用费，花的是工程债。适合流程明确、容错率高的场景，复杂决策链仍需人工兜底。