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.list para 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.