На выходных поставил себе OpenClaw в Docker на небольшом Linux-компьютере.
После длинного диалога с Claude и плясок с настройках запустил его себе в телеграм.
Внутри бота уже скормил данные своего Telegram-канала, чтобы агент лучше понимал мой стиль и предпочтения.
Параллельно поэкспериментировал с голосовыми сообщениями: вместо облачных моделей Ellevenlabs запустил локальные на мощном игровом ПК.
Для синтеза речи работает вполне достойно.
OpenClaw по сути - это конструктор оркестрации агентов и экосистема сторонних скиллов и магазин разнообразных приложений.
Не «один умный бот», а среда, где можно собирать связки из моделей, памяти, инструментов и автоматизаций и даже нескольких отдельных узлов OpenClaw.
На этом фоне интересно, что Anthropic на прошлой неделе ограничили использование Claude Code в OpenClaw, а затем и Google закрыли доступ Gemini.
Причина понятна: автономная разработка без human-in-the-loop многим кажется слишком рискованной и снижает роль вендорских экосистем.
Но джин уже выпущен. Если крупные игроки закроются, появятся более открытые альтернативы.
Для своего ассистента я добавил Postgres и векторную базу. RAG резко снизил потребление токенов и позволил держать большой контекст гораздо стабильнее, чем через MD-файлы.
Это уже похоже на прототип institutional knowledge системы - живой, с семантическим поиском, а не мёртвый Jira/Confluence/Sharepoint.
Для массового рынка продукт пока сырой. Приходится лезть в код, следить за безопасностью, изолировать, чинить.
Но как среда для экспериментов и понимания того, как будут строиться будущие агентные системы - это очень сильный опыт.
Агент который сам себя обучает через SKILL-файлы - это конкурент дорогим fine-tuned моделям.
Стартапы которые строили их годами, вертикальные игроки в юриспруденции, медицине, финансах, горизонтальные платформы вроде Glean и ServiceNow - все оказываются под давлением.
Архитектура меняется быстрее чем индустрия успевает осмыслить.
@maxvotek | linkedin | substack
После длинного диалога с Claude и плясок с настройках запустил его себе в телеграм.
Внутри бота уже скормил данные своего Telegram-канала, чтобы агент лучше понимал мой стиль и предпочтения.
Параллельно поэкспериментировал с голосовыми сообщениями: вместо облачных моделей Ellevenlabs запустил локальные на мощном игровом ПК.
Для синтеза речи работает вполне достойно.
OpenClaw по сути - это конструктор оркестрации агентов и экосистема сторонних скиллов и магазин разнообразных приложений.
Не «один умный бот», а среда, где можно собирать связки из моделей, памяти, инструментов и автоматизаций и даже нескольких отдельных узлов OpenClaw.
На этом фоне интересно, что Anthropic на прошлой неделе ограничили использование Claude Code в OpenClaw, а затем и Google закрыли доступ Gemini.
Причина понятна: автономная разработка без human-in-the-loop многим кажется слишком рискованной и снижает роль вендорских экосистем.
Но джин уже выпущен. Если крупные игроки закроются, появятся более открытые альтернативы.
Для своего ассистента я добавил Postgres и векторную базу. RAG резко снизил потребление токенов и позволил держать большой контекст гораздо стабильнее, чем через MD-файлы.
Это уже похоже на прототип institutional knowledge системы - живой, с семантическим поиском, а не мёртвый Jira/Confluence/Sharepoint.
Для массового рынка продукт пока сырой. Приходится лезть в код, следить за безопасностью, изолировать, чинить.
Но как среда для экспериментов и понимания того, как будут строиться будущие агентные системы - это очень сильный опыт.
Агент который сам себя обучает через SKILL-файлы - это конкурент дорогим fine-tuned моделям.
Стартапы которые строили их годами, вертикальные игроки в юриспруденции, медицине, финансах, горизонтальные платформы вроде Glean и ServiceNow - все оказываются под давлением.
Архитектура меняется быстрее чем индустрия успевает осмыслить.
@maxvotek | linkedin | substack