🔥 OpenClaw: как я выбирал первого агента и потратил $250 на эксперименты
Когда я решил попробовать ИИ-агента, OpenClaw выглядел идеально. ТОП роста по Github. Открытый исходный код, поддержка кучи мессенджеров — Telegram, Discord, WhatsApp, Matrix, концепция изолированных workspace для разных проектов, документация, сообщество и т.д.
Устанавливал на домашний сервер, на базе мини ПК. У кого нет - можно и на VPS. Из-за бешенного роста github-звезд у проекта многие хостинги начали предлагать авто-установку OpenClaw.
В общем, установка прошла гладко.
Первое время — восторг. Агент общается в Telegram, лезет в интернет, пишет код, сам администрирует и себя и другие сервера. Всё как я хотел.
Потом начались проблемы
📛 Первая — память. OpenClaw хранит контекст в одном файле memory.md. Звучит удобно, но на практике файл разрастается, в нём перемешиваются актуальные и устаревшие данные. Важные факты тонут в мусоре. Я пробовал разные стратегии: чистить файл вручную, писать промпты о ведении памяти, подключать Obsidian. Obsidian помог, но не полностью — агент путался в структуре заметок, тратил токены на бесполезные поиски.
📛 Вторая — падения. OpenClaw мог применить конфигурационный файл с синтаксической ошибкой и упасть. Мне пришлось добавить в промпт инструкцию: «Перед применением нового файла настроек — валидируй его». Звучит очевидно. Для OpenClaw — нет.
Поэтому, когда начинаешь работать с OpenClaw, нужно долго и упорно учить его базовым вещам, это утомляет.
📛 Третья — токены. На одинаковых задачах с одинаковыми моделями OpenClaw тратил примерно в 5 раз больше токенов, чем Hermes (по крайней мере мне так показалось). Причина — неэффективное управление контекстом: загружает одни и те же данные несколько раз, не умеет сжимать, держит в контексте много лишнего.
А порой и зависает при сжатии контекста! Об этом я вообще забыл, когда поставил Hermes.
Но и хорошее в нём было. Субагенты — можно завести несколько изолированных агентов, которые работают друг с другом.
Но когда на одинаковой задаче один агент тратит $5, а другой — $1, выбор становится очевидным. Поэтому я начал смотреть в сторону Hermes Agent.
—
100 лет в Директ 😃😅🙂
Когда я решил попробовать ИИ-агента, OpenClaw выглядел идеально. ТОП роста по Github. Открытый исходный код, поддержка кучи мессенджеров — Telegram, Discord, WhatsApp, Matrix, концепция изолированных workspace для разных проектов, документация, сообщество и т.д.
Устанавливал на домашний сервер, на базе мини ПК. У кого нет - можно и на VPS. Из-за бешенного роста github-звезд у проекта многие хостинги начали предлагать авто-установку OpenClaw.
В общем, установка прошла гладко.
Первое время — восторг. Агент общается в Telegram, лезет в интернет, пишет код, сам администрирует и себя и другие сервера. Всё как я хотел.
Потом начались проблемы
📛 Первая — память. OpenClaw хранит контекст в одном файле memory.md. Звучит удобно, но на практике файл разрастается, в нём перемешиваются актуальные и устаревшие данные. Важные факты тонут в мусоре. Я пробовал разные стратегии: чистить файл вручную, писать промпты о ведении памяти, подключать Obsidian. Obsidian помог, но не полностью — агент путался в структуре заметок, тратил токены на бесполезные поиски.
📛 Вторая — падения. OpenClaw мог применить конфигурационный файл с синтаксической ошибкой и упасть. Мне пришлось добавить в промпт инструкцию: «Перед применением нового файла настроек — валидируй его». Звучит очевидно. Для OpenClaw — нет.
Поэтому, когда начинаешь работать с OpenClaw, нужно долго и упорно учить его базовым вещам, это утомляет.
📛 Третья — токены. На одинаковых задачах с одинаковыми моделями OpenClaw тратил примерно в 5 раз больше токенов, чем Hermes (по крайней мере мне так показалось). Причина — неэффективное управление контекстом: загружает одни и те же данные несколько раз, не умеет сжимать, держит в контексте много лишнего.
А порой и зависает при сжатии контекста! Об этом я вообще забыл, когда поставил Hermes.
В итоге я потратил на эксперименты больше 250 долларов. Частично — из-за собственных ошибок (начинал на дорогих моделях), частично — из-за неэффективности инструмента.
Но и хорошее в нём было. Субагенты — можно завести несколько изолированных агентов, которые работают друг с другом.
Но когда на одинаковой задаче один агент тратит $5, а другой — $1, выбор становится очевидным. Поэтому я начал смотреть в сторону Hermes Agent.
—
100 лет в Директ 😃😅🙂