Хабр Курсы для бэкендеров
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток Бэкенд доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 48
Вам не нужен OpenClaw
Отличное название статьи. Дальше неё читать не стал.
Главное, чтобы польза была)
Я бы сказал, что такое название отпугнет читателей. Статья - супер, ликбез по харнесу и агентам, при этом без капли нейрослопа. Давно искал что-то такое собранное в одном месте, “на пальцах”, чтобы скинуть коллегам. Но вот название не в кассу, отпугивает, уж извините.
Я просто не придумал ничего лучше, что могло бы привлечь достаточно людей. Хочется, чтобы материал добрался до как можно большего числа разрабов, но статью типа "как написать своего агента" мало кто откроет. Так что единственная надежда - сарафанка. Если статья понравилась тем, кто ее прочитал, они сами будут на нее ссылаться (пожалуйста)
Было интересно ознакомиться с материалом) Статья понравилась) Спасибо!
Спасибо! Отличная статья! AgClaw не планируется?)
Если только в образовательных целях, чтобы показать, как это устроено
Но в AG2 делается другой проект похожего плана - Sustando. Как OpenClaw, только десктоп под MacOS с голосовым вводом-выводом
но у OpenClaw уже есть десктоп под MacOS, и голосовой интерфейс тоже реализован
Гуглинг Sustando MacOS ведет на эту статью :) Покажете когда случится?
https://github.com/sonichi/sutando - я пока над ним не работаю, но видимо, вот-вот отправят)
ОПАСНО, хостим свои модели
Вы не думали что это ключевое отличие? В остальном, кажется обвинять российские компании в некомпетентности не совсем правильно. Есть как минимум три серьезных бизнес риска. Первый - аккаунт в любой момент заблокируют владельцы моделей из-за нарушения пользовательского соглашения. Второй - доступ к зарубежным моделям заблокируют по локальным причинам. Третий - стоимость токенов может вырасти кратно. Сейчас же прайс ниже себестоимости (поправьте меня, если ошибаюсь)? Поэтому он-прем и прочие аир-гэпы, поэтому чат-боты с локальными моделями. Несмотря на это, есть компании, которые уже поставили себе лейбл AI-Native.
Я тут больше говорю не про хостинг - с этим все понятно, у нас самих свои модели. Я тут больше про низкую культуру внедрения AI в принципе. Как в качестве пользователей (хотя тут более-менее), так и в разработке своих агентных решений. Потенциал большой - экспертизы мало - практики еще меньше
Идеальный баланс это гибридная схема. Парсинг персданных крутится локально, а обезличенные куски летят в дешевые коммерческие апи
Статья вышла без указания оригинала!!! Оригинал был озвучен на митапе PythoNN в Нижнем Новгороде. Куда я вас всех приглашаю следующий раз :)
Совсем не затронут rag и подготовка для него (хотя, конечно, все все равно сводится к json и вызову условного rest сервиса)
Я упоминаю в модуле памяти, что RAG - это просто другая реализация инструментов. Под капотом не файловая система, а векторная БД. С точки зрения Агентов это та же абстракция, поэтому я не вдавался - и так материал объмный
А вот как этот RAG организовать внутри - это отдельная тема, про которую оч много материала написано. Но можно и еще написать, конечно)
Разбор неплохой. Но тезис сомнительный. Большинству подойдет один из готовых вариантов AI-агентов. Да, можно сделать свои Открытые Клешни. Но чем это будет лучше готового варианта, уже проверенного и имеющего рекомендации по использованию?
Про это целый раздел в статье, так и называется "Зачем писать своего агента"
Который состоит из трех сомнительных тезисов.
Главный тезис - в своем агенте ты контролируешь функционал. Т.е. ты можешь добавить только те инструменты, которые нужны для решения текущей задачи. А это - меньше поверхность атаки и лучше качество конкретно в этой задаче. Я не призываю всегда писать своих агентов вместо OpenClaw. Просто хотел показать, что это не сложно.
Лично у меня часть повседневных задач закрываеть Claude Code / Claude Cowork, а часть - самописные узкоспециализированные агенты
Если кратко, раньше мы писали костыли вокруг API, теперь пишем умные костыли вокруг LLM
И я хочу доказать вам, что написать своего агента не сложнее, чем написать CRUD
Почему это вообще нужно доказывать? Потому что есть заметный разрыв между тем, что происходит с AI в мире, и тем, что происходит в среднестатистической российской компании
ага, типа весь мир знает, что написать своего ИИ ассистента просто?
ничего подобного. Понимают только те, кто хотел разобраться. А это даже не каждый программист. Я делал схожую презентацию (на базе https://github.com/microsoft/agent-framework ) внутри своей компании (люди в основном сев. америка и немного европа) для "интересующихся ИИ" - могу сказать, что далеко не все даже про open claw знали, не то, что бы интересоваться, как он работает.
Я не разработчик - руковожу аналитикой в страховании. Зацепилась за заголовок, конечно, но оказалось, что даже мне стало понятнее. Хотя своего агента я собирать не пойду) и тут с Вами не соглашусь. Клешня нам нужна, как и нужен клод. И это как будто важнее, чтобы под капотом использовался опус 4.7. Потому что ии-агент даже с дипсиком уже послабее. А ии-агент с локальной LLM - будет вообще тупица конкретный. Если на обывательском. Или нет? А сравнение «Мир / Россия» - в точку. Я это вижу в крупных корпорациях каждый день: «ОПАСНО, хостим свои модели», «адоптим MCP», «что это вообще такое». Только у нас даже хуже - у нас часто и хостить некому, и адоптить некому.
Статья кайф
Все эти "сабагенты" и "навыки" это просто переизобретение микросервисов. Только теперь они общаются не по жесткому контракту, а галлюцинируя друг в друга джейсонами
Пожалуй, первая статья на Хабре про "ИИ" которую я прочитал с удовольствием, внимательно и от начала до конца. Большое спасибо! Пиши еще:)
В каждой компании подписка на OpenAI / Claude / Copilot
прям в каждой? - вряд ли: есть целые AI-limited/disabled сектора в ИТ: ВПК, dual-use, авионика, специальные контуры...
в меньшей степени - финтехи, банкинг, страхование: там скорее супервайзинг политики - но это всё равно ограничения)
а ведь ещё есть:
- медицина и фармация,
- критическая инфраструктура (SCADA, ICS, Disaster Response),
- юридическая и юридически-чувствительная работа - аудит, суды, EDD, OSINT
- сферы, где сам контекст - актив, стоящий мешок денег
ОПАСНО, хостим свои модели
в среднестатистической российской (ИТ) компании используют нейро, конечно не на феерическом уровне, но используют... ещё конечно открыт вопрос кого автор принял за "среднестатистических", но это ортогонально
идти по пути self-hosted могут себе позволить только в крупном бизнесе либо при наличии "одержимого" инвестора, если хочется получить модель уровня GPT-5.4, а не уровень "ИА Панорама, теперь с AI"
сжимаем весь диалог в одно
<summary>с помощью той же LLM
пока что, реализации этой радости видел как, часто, упускаскающие важные инварианты и ограничения... возможно - надо колдовать над системным промтом, но всё сильно сложнее...
самодописывать свой системный промпт (через
PERSONALITY.md)
вопрос контроля и ограничений опять же: насколько корректно и полно агент "самоосознаёт", что пользователь сказал делать всегда, а что - в конкретной ситуации, как определяет паттерны поведения в качестве постоянных и etc
Сабагент не обязан блокировать основной диалог
для production UX это уже скорее архитектурный запашок
Два момента, о которых стоит думать с самого начала
не знаю, насколько намеренно, но ещё есть момент:
- компрометация провайдера модели, как пример по диагонали: Rayban Meta и их команда индусов
- использование ваших данных как дата-сета для обучения (и плевать, если это авиабилеты, а не know-how на $1M, случайно найденное агентом: кейс Samsung и ChatGPT - очень яркий
- базовое растекание чувстительной информации
P.P.P.P.P.S.: для harness дарю контекстно подходящее слово - "обвязка", хотя кто я такой...
прям в каждой? - вряд ли: есть целые AI-limited/disabled сектора в ИТ: ВПК, dual-use, авионика, специальные контуры...
По большей части за рубежом это решается "эксклюзивными" контрактами с крупными провайдерами. Тот же Пентагон хвастался, что использовал Anthropic для планирования операций. С теми крупными компаниями, кто является клиентами AG2 (телеком, банки) - та же история. У них просто эксклюзивные договоры с OpenAI
Практика хостить свои модели есть, но она менее распространена
По остальному комментариев нет - все в точку)
Статья про то, что можно вместо известного велосипеда написать свой велосипед, ну конечно же можно, нейросети напишут :)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Вам не нужен OpenClaw — напишите свой