Construindo um Assistente Multiagente Totalmente Local com OpenClaw e Ollama
Um desenvolvedor no r/openclaw está construindo um assistente pessoal de IA totalmente local (como um Jarvis) usando OpenClaw como framework de agente, Ollama para inferência local, e um MINISFORUM AI X1 com Ryzen AI 9 HX470, 96GB de RAM e 2TB NVMe (GPU via Oculink planejada). O objetivo: um sistema multiagente proativo que integra casa inteligente, documentos, calendário, saúde e comunicações — tudo localmente, sem dados sensíveis saindo da infraestrutura.
Detalhes da Stack
- Framework de Agente: OpenClaw
- Motor de Inferência: Ollama
- Modelos: qwen3.5:35b-a3b (principal), gemma3:4b (casa), mistral:7b (vida/gmail)
- Servidores MCP: Home Assistant, Gmail
- Interface: Bot do Telegram, futura integração STT na casa inteligente
Arquitetura de Subagentes
O agente roteador principal delega para subagentes especializados:
- Agente HA – controle e depuração da casa inteligente (iniciado)
- Agente Gmail – gerenciamento de e-mail (iniciado)
- Agente Vida – gerenciamento de calendário, tarefas, lista de compras (a fazer)
- Agente Saúde – monitoramento de dados de saúde e esportes (a fazer)
- Agente Pesquisa – RAG web + documentos (em paperless ngx no NAS) (a fazer)
- Agente Dev – tarefas de codificação com agentes separados de codificação, teste e documentação (a fazer)
Desafios e Perguntas em Aberto
- Inchaço de contexto: O tamanho do contexto cresce muito mesmo para mensagens simples. A configuração provavelmente precisa de melhor escopo dos servidores MCP e isolamento de ferramentas entre subagentes.
- Escopo MCP por agente: Ainda não há maneira nativa de restringir servidores MCP a agentes específicos. Buscando soluções recomendadas dado um bug em aberto.
- Configuração de subagentes: Procurando um exemplo bem estruturado de
agents.listpara esta configuração multiagente. - Seleção de modelo local: Chamada de ferramentas confiável com Ollama abaixo de 32GB VRAM — alguma recomendação?
- Ambiente de inferência: Considerando mudar para llama.cpp em vez de Ollama se oferecer melhor controle.
O desenvolvedor está aberto a feedback sobre abordagem e configuração. Se você já lidou com problemas de escalonamento multiagente semelhantes ou tem soluções para escopo MCP, participe da discussão no Reddit.
📖 Leia a fonte original: r/openclaw
👀 See Also
Configure Automação de Navegador Remoto com Configuração de Nó OpenClaw
Use um nó local do OpenClaw para evitar dores de cabeça com CDP/RDP — execute o navegador visível, mantenha seu IP e cookies.
Como executar com segurança as ferramentas nativas do llama.cpp (exec_shell_command) com multi-sandboxing no Linux
Um guia prático para habilitar as ferramentas nativas do llama.cpp, especialmente o exec_shell_command, e executá-las dentro de múltiplas caixas de areia (Firejail + máquina virtual Alpine) para busca segura na web e execução de comandos via interface web do llama-server.
Jornada de Memória OpenClaw: Busca Integrada vs MemPalace para Recuperação de Sessão em Tempo Real
Um desenvolvedor compara o memorySearch integrado, QMD e MemPalace em um Intel Mac. A indexação em tempo real de sessões encontra problemas; ele adota uma estratégia de recall dividido com reindexação via cron.
O Método de Prompting em Duas Fases de um Desenvolvedor Solo para Grandes Projetos com a Claude AI
Um desenvolvedor solo compartilha um fluxo de trabalho usando o Claude Chat como arquiteto e o Claude Code como construtor, com um método de prompt em duas fases que inclui análise de modos de falha e portas de verificação.