Наша задача была помочь людям разобраться с настройкой конфига и архитектуре OpenClaw и эта статья отлично с этим справилась. Было бы это обычным AI слопом, не было бы ни обсуждения, ни лайков.
Их, где-то заплакал один разработчик😿 Но тем ценнее агенты, которые будут трудиться по расписанию, а в перерывах на низкие лимиты дефрагментировать свою память
Не думаю что хоть у кого то получиться заменить OpenClaw, слишком большое коммьюнити за ним, так еще и поддеркжка OpenAI. Но вот создать, что то лучше, для конкретных задач, вполне.
Не ошибаетесь, часть параметров действительно не самоочевидна с первого взгляда, например, lightContext, dmPolicy: "pairing" или target: "last" без контекста могут вызвать вопросы. Хорошая новость - это json? значит можно оставлять комментарии рядом ;) Ну и если что openclaw config validate + openclaw doctorподскажут, если значение невалидное. Документация покрывает большинство параметров, но местами фрагментарно и приходится методом тыка все. Собственно, этим туториалом и пытаемся закрыть такие пробелы. Если есть конкретные параметры, которые вызвали вопросы - пишите, разберем.
Отдельная железка не прям что нужна, но есть - это самый простой путь обычно. Плохая идея ставить прямо себе на десктоп. В одной из предыдущих статей тут описывали как раз как на виртуальную машину поставить: https://habr.com/ru/articles/1001992/ в докер тоже вполне можно Для первого запуска что угодно можно выбрать, настройки потом перенести в другое место не будет проблемой. Единственное, в случае с виртуальной машиной и докером может быть больше проблем с впн и гетвеями, но все проблемы решаемы
Это как раз одна из причин, почему мы описали кейс честно, с цифрами. 2 млрд токенов на Opus - это, очевидно, дорого, и в текущем виде такой агент экономически нежизнеспособен для постоянной работы. Потому сейчас и отдыхает. Но для исследовательского эксперимента, который длился несколько дней и дал реальное понимание возможностей (тем более он не по апи рабтал, денег за пределами подписки не сжег) вроде норм, интересный опыт. Ну, напомню, создатель собирается доработать агента, в том числе в плане контроля расхода токенов. Так что, есть шанс на вторую серию с более успешной экономикой
Юзерботы - да, концепция, конечно, не новая. Разница в том, что раньше это были жёстко запрограммированные скрипты на Pyrogram/Telethon с фиксированной логикой. Здесь же агент сам решал куда идти, как общаться, и на ходу менял своё поведение вплоть до создания собственной системы памяти и антиповторов. Это типа уже не "юзербот 2023", а автономный агент, который использует юзербот как транспорт. Тут тебе и: память (vector DB), профили пользователей, рефлексия от ботика:) ну и генерацию ответов LLM
Так, может, это добро? Ну и если дать доступ к почте и Твитеру и разрешить агенту юзать браузер, можно и без человека. Никаких там капч непреодолимых и т.п. нет же
Не в тетрадке в клеточку надеюсь
Согласен со всем.
Надеюсь достучишься когда-нибудь до ада)
Не знаком с QMD, LightRAG к сожалению
Да много вообще систем памяти. Рассказал с чем больше всего знаком, QMD не тестил. Помогал 5.4, да
Никаких проблем с настройкой под себя нету, нужно лишь разобраться в архитектуре краба
Наша задача была помочь людям разобраться с настройкой конфига и архитектуре OpenClaw и эта статья отлично с этим справилась. Было бы это обычным AI слопом, не было бы ни обсуждения, ни лайков.
Их, где-то заплакал один разработчик😿
Но тем ценнее агенты, которые будут трудиться по расписанию, а в перерывах на низкие лимиты дефрагментировать свою память
В mini app - bot settings
Просто можно его спросить, он ответит, как самый прсотой путь. Но сам собой субагент не включится
Гетвей - один, воркспейсы у агентов разные
thx
Не думаю что хоть у кого то получиться заменить OpenClaw, слишком большое коммьюнити за ним, так еще и поддеркжка OpenAI. Но вот создать, что то лучше, для конкретных задач, вполне.
Да, но нет:) В смысле вы правы про чистый json, конечно
Но в openclaw конфиг файлы парсятся JSON5, так что можно
Согласен, не совсем логично получается, внесли правку.
Лучше использовать lightContext: false (стоит по дефолту), чтобы был доступ к контексту задач.
Это не перевод. Что не так с оборотами которые вы выделили - не очевидно, ну сори. Видать всем не угодишь. I do my best что называется
Не ошибаетесь, часть параметров действительно не самоочевидна с первого взгляда, например,
lightContext,dmPolicy: "pairing"илиtarget: "last"без контекста могут вызвать вопросы. Хорошая новость - это json? значит можно оставлять комментарии рядом ;)Ну и если что
openclaw config validate+openclaw doctorподскажут, если значение невалидное.Документация покрывает большинство параметров, но местами фрагментарно и приходится методом тыка все. Собственно, этим туториалом и пытаемся закрыть такие пробелы. Если есть конкретные параметры, которые вызвали вопросы - пишите, разберем.
Спасибо за обратную связь, принято. Бум реально стараться двигаться в этом направлении
Отдельная железка не прям что нужна, но есть - это самый простой путь обычно. Плохая идея ставить прямо себе на десктоп.
В одной из предыдущих статей тут описывали как раз как на виртуальную машину поставить: https://habr.com/ru/articles/1001992/
в докер тоже вполне можно
Для первого запуска что угодно можно выбрать, настройки потом перенести в другое место не будет проблемой.
Единственное, в случае с виртуальной машиной и докером может быть больше проблем с впн и гетвеями, но все проблемы решаемы
Это как раз одна из причин, почему мы описали кейс честно, с цифрами.
2 млрд токенов на Opus - это, очевидно, дорого, и в текущем виде такой агент экономически нежизнеспособен для постоянной работы. Потому сейчас и отдыхает. Но для исследовательского эксперимента, который длился несколько дней и дал реальное понимание возможностей (тем более он не по апи рабтал, денег за пределами подписки не сжег) вроде норм, интересный опыт.
Ну, напомню, создатель собирается доработать агента, в том числе в плане контроля расхода токенов. Так что, есть шанс на вторую серию с более успешной экономикой
Юзерботы - да, концепция, конечно, не новая. Разница в том, что раньше это были жёстко запрограммированные скрипты на Pyrogram/Telethon с фиксированной логикой. Здесь же агент сам решал куда идти, как общаться, и на ходу менял своё поведение вплоть до создания собственной системы памяти и антиповторов. Это типа уже не "юзербот 2023", а автономный агент, который использует юзербот как транспорт.
Тут тебе и:
память (vector DB), профили пользователей, рефлексия от ботика:) ну и генерацию ответов LLM
Так, может, это добро? Ну и если дать доступ к почте и Твитеру и разрешить агенту юзать браузер, можно и без человека. Никаких там капч непреодолимых и т.п. нет же