agent-data: Структурированные веб-данные для агентов OpenClaw, на 70% дешевле автоматизации браузера
agent-data — это новый инструмент, предоставляющий AI-агентам, таким как OpenClaw, доступ к структурированным веб-данным через специализированные конечные точки API на Python. Он охватывает такие источники, как посты на X и Reddit, стоимость и статус авиарейсов, а также актуальные вакансии — всё без автоматизации браузера.
Ключевые детали
- Каждая конечная точка — это API на чистом Python, разработанный для потребления AI-агентами, с интуитивно понятными параметрами и структурированным выводом по умолчанию.
- Прогрессивное раскрытие для управления токенами помогает контролировать расходы.
- Автор провел сравнение agent-data с браузерной автоматизацией и разовым парсингом, обнаружив, что решение значительно дешевле и надежнее. Полные результаты тестирования: agent-data.dev/blog/benchmarking-ai-agent-web-access/
- Примеры использования: ежедневные дайджесты постов из r/OpenClaw или уведомления, когда цена на билеты туда-обратно в SFO падает ниже $300.
Для кого это
Для разработчиков, использующих OpenClaw (или аналогичных AI-агентов), которым нужен надежный и экономичный доступ к структурированным веб-данным для повторяющихся задач.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Клукс: Постоянная среда выполнения хуков для Claude Code
Clooks — это постоянный HTTP-демон, который обрабатывает диспетчеризацию хуков Claude Code без создания новых процессов, сокращая задержку с ~34,6 мс до ~0,31 мс на вызов. Он включает автоматическую миграцию, обработчики LLM с шаблонами промптов, разрешение зависимостей и упаковку плагинов.
Torrix: Наблюдаемость LLM с самостоятельным хостингом без Postgres или Redis
Torrix — это инструмент observability для LLM, работающий как один Docker-контейнер с SQLite. Установка через docker compose up; логирование вызовов LLM через HTTP-прокси или SDK: токены, стоимость, задержка, полные трассировки, маскировка PII, прогнозирование затрат.
Локальный рабочий процесс ИИ-агента с использованием OpenCode, FastMCP и DeepSeek-r1
Разработчик делится своей локальной настройкой ИИ-агента с использованием OpenCode с файлами AGENTS.md для детерминированных системных промптов, FastMCP для предоставления локальных функций и DeepSeek-r1 через Ollama для конкретных под-агентов, таких как тестирование.
Запуск Google Gemma 4 26B-A4B локально с помощью LM Studio 0.4.0 в режиме командной строки (Headless CLI)
LM Studio 0.4.0 представляет llmster и интерфейс командной строки lms для автономного локального вывода моделей. В статье подробно описывается настройка модели Google Gemma 4 26B-A4B MoE на MacBook Pro M4 Pro, достигая скорости 51 токен/сек при 48 ГБ унифицированной памяти.