Автоматизация проверки бизнеса с помощью OpenClaw: Пример из практики
Разработчик поделился тем, как он автоматизировал процесс проверки бизнеса с помощью OpenClaw, перейдя от ручной верификации к системе на основе искусственного интеллекта.
Проблема
После запуска своей платформы MoR они столкнулись с резким ростом запросов на проверку бизнеса. Каждая подача профиля требовала глубокого изучения для принятия решения об одобрении, что занимало много времени, вызывало постоянное переключение контекста и особенно выматывало, когда приходилось отказывать.
Решение
Они создали систему проверки Kelviq, которая полностью работает на OpenClaw. Рабочий процесс выглядит так:
- Подача профиля запускает сообщение в Discord, которое отмечает их бота Kelviq
- Их сервер OpenClaw принимает запрос
- ИИ-агент анализирует веб-сайт, сравнивает его с их политиками и принимает решение
- Бот выдает одобрение или отказ, подробное обоснование, соответствующую категорию и оценку уверенности
Стек технологий
- Образ OpenClaw развернут на DigitalOcean
- Подписка на OpenRouter
- Discord для обмена сообщениями
Эта реализация обрабатывает первоначальный отбор и ускоряет адаптацию клиентов для их процесса проверки бизнеса.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Открытая клешня + Гермес: преимущества многогентного рабочего процесса с отдельным оркестратором и исполнителем
После трехнедельного теста один пользователь обнаружил, что совместная работа Open-Claw (оркестратор) и Hermes (специалист по выполнению) превосходит по производительности каждого из агентов по отдельности, улучшая пропускную способность и надежность за счет параллельной обработки задач и взаимной диагностики.
Сценарии использования агента OpenClaw: от автоматизации DevOps до сбора разведданных
Разработчик делится шестью конкретными задачами, которые его агент OpenClaw выполняет ежедневно, включая операции с серверами через команды Discord, фильтрацию электронной почты по восьми аккаунтам, анализ контента Reddit, настройку аналитики PostHog, управление сервером Discord и работу с корпоративной базой знаний в Feishu.
Создание AI-ресепшиониста для автомастерской: RAG-пайплайн и интеграция голосового управления
Разработчик создал пользовательского ИИ-ресепшиониста по имени Axle для люксовой автомастерской, используя RAG-пайплайн с MongoDB Atlas и эмбеддингами Voyage AI, а затем подключил его к реальной телефонной линии через Vapi с использованием FastAPI и Ngrok.
Пользователь OpenClaw сообщает о значительных улучшениях после перехода на аутентификацию OpenAI OAuth с использованием GPT-4.
Разработчик, испытывавший трудности с моделями Kimi k2.5 и Minimax2.7 в OpenClaw, перешёл на OAuth-подключение OpenAI с GPT-4 и адаптивным мышлением, сообщив о немедленном улучшении стабильности и выполнении нескольких задач автоматизации за 4-5 часов.