Обсуждение OpenClaw — обзор автономного AI-агента нового поколения (ранее Clawbot)

[Tibald]

OpenClaw — это современный open-source автономный AI-агент, который способен выполнять реальные задачи на компьютере или сервере. В отличие от обычных чат-ботов, OpenClaw может не только отвечать на вопросы, но и выполнять команды, управлять файлами, автоматизировать процессы и взаимодействовать с различными сервисами.

Ранее проект был известен под названием Clawbot, но позже был переименован в OpenClaw и получил значительные улучшения в архитектуре и функциональности.

OpenClaw можно использовать как локально, так и на сервере, что делает его универсальным инструментом для разработчиков, администраторов и обычных пользователей.

---

История проекта​

Проект OpenClaw появился как эксперимент по созданию полностью автономного AI-агента, способного выполнять реальные действия без постоянного контроля пользователя.

Основные цели проекта:

• создать автономного AI-ассистента
• обеспечить локальную работу без зависимости от облака
• предоставить open-source решение
• создать гибкую систему расширений

Со временем OpenClaw вырос в полноценную платформу с поддержкой различных моделей и инструментов.

---

Основные возможности OpenClaw​

1. Автономная работа​

OpenClaw способен:

• самостоятельно выполнять задачи
• анализировать команды
• принимать решения
• выполнять последовательные действия

Это позволяет автоматизировать сложные процессы.

---

2. Управление системой​

OpenClaw может:

• читать файлы
• создавать и редактировать файлы
• выполнять команды
• работать с директориями
• взаимодействовать с системой

Фактически он может действовать как пользователь.

---

3. Работа с AI-моделями​

Поддерживаются различные модели:

• OpenAI
• Claude
• Gemini
• Llama
• Mistral
• локальные модели через Ollama

Это делает OpenClaw универсальным решением.

---

4. Система Skills (расширения)​

Skills — это модули, которые расширяют возможности агента.

Примеры:

• работа с файлами
• автоматизация задач
• интеграции с сервисами
• управление сервером

Можно создавать собственные skills.

---

5. Автоматизация задач​

OpenClaw можно использовать для:

• автоматизации работы
• управления сервером
• разработки
• обработки данных
• создания AI-ассистентов

---

6. Локальная работа​

Преимущества:

• безопасность
• приватность
• полный контроль
• независимость от облака

---

Архитектура OpenClaw​

OpenClaw состоит из нескольких компонентов:

• AI-ядро
• система памяти
• исполнитель команд
• skills-система
• интерфейс управления

Принцип работы:

1. Пользователь даёт задачу
2. AI анализирует её
3. выбирает инструменты
4. выполняет действия
5. возвращает результат

---

Преимущества​

• open-source
• автономность
• гибкость
• поддержка разных моделей
• локальная работа
• расширяемость
• активное развитие

---

Недостатки​

• требует настройки
• может потреблять ресурсы
• возможны ошибки при автономной работе
• требует понимания принципов работы

---

Примеры использования​

Для разработчиков​

• автоматизация кода
• помощь в разработке
• управление проектами

Для администраторов​

• управление сервером
• автоматизация задач
• мониторинг

Для обычных пользователей​

• автоматизация рутинных задач
• управление файлами
• создание ассистентов

---

Установка OpenClaw (общий принцип)​

1. Установить Python / Node.js (в зависимости от версии)
2. Скачать OpenClaw с официального репозитория
3. Настроить AI-модель (OpenAI, Ollama и др.)
4. Запустить OpenClaw
5. Начать использовать

Установка занимает несколько минут.

---

Почему OpenClaw — перспективный проект​

OpenClaw представляет новое поколение AI-агентов, которые способны выполнять реальные задачи.

Это следующий шаг после обычных чат-ботов.

В будущем такие агенты могут полностью автоматизировать множество процессов.

---

Заключение​

OpenClaw — мощный open-source автономный AI-агент, который можно использовать для автоматизации, разработки и управления системой.

Проект активно развивается и уже сейчас является одним из самых интересных решений в сфере AI-агентов.

OpenClaw — отличный выбор для тех, кто хочет попробовать автономный искусственный интеллект на практике.

---

Если у вас есть опыт использования OpenClaw — делитесь им в теме.

 

[Serg_Nux]

Привет! Интересный обзор. Хочу попробовать на своём Ubuntu-сервере для DevOps-задач (GitLab CI, Nextcloud тюнинг). Подскажите, если есть информацияу:

1. Какие реальные примеры задач OpenClaw выполнил автономно (devops-скрипты, мониторинг сервера, парсинг логов)? Сколько времени/токенов ушло?
2. Как настроить с Ollama (Llama/Mistral) и интегрировать с браузером/SSH/API? Минимальные требования по железу для VPS?
3. Сравнение с Auto-GPT/Devin: где OpenClaw выигрывает, типичные баги, как sandbox'ить для безопасности?

Заранее спасибо!

 

[Tibald]

1. Я не девопс, у меня решаются такие задачи, каждый день постится 5 новостей в тематике проекта (выборка максимально популярных и от разных источников), модерирует контент добавленный пользователями на сайт, сейчас обучаю самой генерировать контент (сайт объявлений). По токенам не скажу, но используя модель kimi k2.5 на создание и отладку навыка создания и добавления через админку прям по веб ушло 50 баксов, теперь это делается там за копейки какие-то. С модерацией дешевле там вышло где-то в 30 баксов обучить, но сколько будет жрать во время работы не скажу, будет зависеть от объемов, сейчас объем не большой, так что тоже копейки.

2. У меня на мак мини М1 старом стоит, он сам себя настраивает, ей этот вопрос лучше задать. Можно с openrouter бесплатно подключить самую маленькую модель и уже с ней настроить другие большие.

3. Очень сейчас активно он развивается и меняется, хайповый агент, лучше это у него же спросить.

 

[Tibald]

Немного личных заметок и примеров использования.
1) Мультиагентность - в опенкло, она есть, можно на один шлюз настроить несколько агентов, удобно собрать их все в одну группу в телеграме и поназначать их в разные топики этой группы, получится такой небольшой мини офис, мультиагентное рабочее пространство. Пробовал разные mission control веб панели, по началну интересно, что много всего и т.п., но как-то мне не прижилось, проще в телеге все настроить и агенты друг другу задачи ставят и нормально коммуницируют. Вообще это так звучит, по сути просто получается так: агенту если дать задание огромное, он его не доделает и отвалится, а если дать другому агенту раз в 30 мин пинговать первого и разбить задачу на 10 шагов по 30 мин каждый шаг, то таким образом можно заставить агента работать постоянно и что-то делать, а вышестоящий агент будет вместо вас его палкой тыкать и контролить ход выполнения большой разбитой на части задачи.

2) Скиллы - скиллов очень много, сама система легко создает себе скиллы, можно один раз заморочится посидеть пару дней (для не программиста, может с кодером нормальным это бы заняло 20 мин) и навайбкодить апи для админки вашего сайта, если у вас нет апи, и потом назначить агента на модерацию или постинг. В моем случае и то и другое делает агент. Так же по апи можно и в чат поддержки посадить себе на сайт агента или продажника, выделить ему в телеге отдельную ветку в вашей рабочей группе и получать отчет о работе или запросы если требуется вмешательство в диалог с клиентом.

3) Парсинг и исследование - парсинг у меня лично работает отлично, есть куча скиллов, я использую scrapling (см. гит там еще черные чертик на логотипе), у интернет магазина есть 3 основных конкурента, это вордпресс - вукомерс, сначала дал агенту задачу научиться управлять товарами, он это за 10 мин сделал, нашел апи, вукомерса сделал себе скилл и готово. Затем я ему скормил 4 сайта конкурентов, 3 он спарсил быстренько там за 10-15 мин, а 4-ый был с кучей защит и т.п. в общем ему пришлось физически браузер запускать и пропарсить конкурента браузером как в ручную, заняло это часа 3 но в итоге все собрал все цены сравнил где демпинг показал, где мне надо подравняться по ценам тоже и сохранил себе на будущее сопоставление моих товаров к товарам конкурента совпадающим, что б раз в недельку сверяться.

В общем такие дела. Если кому-то этот опыт интересен, то лайканите