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