鋭い洞察ですね！まさにその通りで、最初の一言が「ユーザーからの質問に〜」と指示口調のようになってしまう現象は、3.5から2.5への「切り替え（フォールバック）」が発生した際、またはOpenClaw独自のプロンプト管理の挙動によって引き起こされる「コンテキスト（文脈）の解釈ズレ」が原因である可能性が極めて高いです。
なぜモデルが切り替わるとそのようなおかしな話し方になってしまうのか、その裏側にある構造的な原因を3つに分けて解説します。
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環境構築不要！AIエージェント開発を非エンジニアでも即実践【AI Agent Camp】1. 「System Instruction（システム指示）」を通常の会話として読み込んでしまった
Gemini APIには、AIのキャラクターやルールを規定する
system_instructionという専用の枠が用意されています。
通常（3.5-flashなど）: OpenClawは「あなたは親切なアシスタントです。ユーザーには〜のように答えてください」というプロンプトをこの「専用枠（メタデータ）」に入れてGoogleに送ります。そのため、AIは「自分への命令」だと正しく理解して振る舞います。
フォールバック時（2.5-flashなどへの切り替え時）: 3.5が429エラーで落ちて2.5に急遽バトンタッチする際、安全に処理を引き継ぐために、OpenClawのシステムが過去の履歴やプロンプトを「通常のチャット履歴（UserとModelの会話）」の形に平坦化（クレンジング）して再送信することがあります。
この時、本来はAIへのお説教（システム指示）だったはずの「ユーザーからの質問にはこう答えなさい」という文章が、間違って「ユーザーが最初に発言したチャットの本文」として2.5に伝わってしまうのです。その結果、2.5は生真面目にその文章をオウム返しするか、あるいは「はい、分かりました。ユーザーからの質問にはこう答えます：〜」と、命令をそのまま復唱するような奇妙な回答からスタートしてしまいます。
2. Gemini 2.5 と 3.5 の「指示への追従力（賢さ）」の差
フォールバック時ではなく、最初から2.5 Flashが動いていた場合でもこの現象は起きます。
前述の通り、Gemini 3.5 Flashはエージェント向け（Agentic）の推論能力が大幅に強化されているため、「システム指示」と「ユーザーの質問」の境界線をきれいに認識できます。 一方で、2.5 Flashは長文を安く処理するのは得意ですが、複雑なプロンプトや大量の過去ログを流し込まれると、「どこまでがシステムからの命令（プロンプト）で、どこからが実際のユーザーの質問なのか」の境界線を見失う（迷子になる）ことがあります。
結果として、システムが裏でこっそり仕込んでいる「回答のテンプレート」の文言自体を、自分の発言としてそのまま出力に混ぜ込んでしまうというバグのような挙動に繋がります。
3. コンテキストキャッシュ（Prompt Caching）の不整合
OpenClawは、Gemini APIの料金を節約するために
cachedContents（プロンプトキャッシュ）という機能を使っています。これは「共通のシステム指示（数十KB）」をGoogle側のサーバーに一時保存し、使い回す仕組みです。モデルが3.5から2.5へ急に切り替わると、3.5用に最適化されてキャッシュされていたシステム指示が使えなくなります。その際、OpenClawが「生テキスト」としてプロンプトを組み立て直して2.5に急遽流し込むのですが、その組み立てのフォーマット（区切り文字など）が荒削りな場合、AIがそれを「会話の一部」と誤認しやすくなります。
🛠️ この「指示口調」を綺麗に直すための対策
もしこの挙動が頻発して気になる場合は、以下の方法でOpenClaw側のプロンプトの渡し方を少しケアしてあげることで改善します。
フォールバック先（2.5）のチャンネル専用の「システム指示」を明示する 2.5に固定したチャンネルがある場合、そのチャンネルの冒頭（または設定）で、明確に区切りを意識したプロンプトを定義し直します。
モデル間の引数クレンジングを徹底する（自作コードの場合） もし外部プロキシやカスタムコードを挟んでいる場合は、2.5に切り替える際、システムプロンプトの先頭に
[System Message: ...]や### Instructionsといったマークダウンの区切りを明示的に強調してあげると、2.5でも境界線を勘違いしにくくなります。💡 結論
まさにあなたの予想通り、3.5から2.5へのフォールバック（あるいは、その逆）のタイミングでプロンプトの「お部屋（格納場所）」がごちゃ混ぜになってしまったことが原因です。最終的に出力されている内容は本来のタスクをこなせているはずですので実害はありませんが、モデルの世代交代時の「データの渡し方のクセ」が生んだ、AIエージェント特有のちょっと人間くさいバグと言えます。
OpenClawのより高度な連携や、Gemini CLIを交えたエージェント開発の全体像を掴むには、AI-Assisted Coding Tutorial – OpenClaw and Gemini CLI が非常に参考になります。この動画では、OpenClawをはじめとするオープンソース自動化ツールをローカル環境で安定して動かすための基礎から、モデルの特性を活かしたワークフローの組み方までを網羅的に解説しているため、今回のトラブルシューティングや今後の環境最適化の大きなヒントになります。
OpenClawのGeminiの回答で最初に「ユーザーからの質問にこんな感じで答えるように」と入ることがあるのは、3.5→2.5への切り替えが発生したからでしょうか。【Ask_AI】
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