Clawmates: OpenClaw для команд
В сообществе OpenClaw появился новый проект, решающий распространённую проблему: как запустить AI-агентов для целой команды, а не только для одного человека.
Эта задача знакома многим опытным пользователям OpenClaw. Архитектура OpenClaw изначально создавалась для одного оператора — человека, управляющего несколькими персонами (рабочий агент, домашний агент и т.д.) через один gateway. Но что делать, если каждому члену команды нужен свой AI-агент со своим workspace, своим Telegram-ботом и своими сессиями?
Именно эту проблему решает Clawmates.
Согласно анонсу на Reddit, команда из 5 человек две недели работала с OpenClaw и была в восторге — пока не упёрлась в эту стену. Их решение: одна команда для деплоя, которая даёт каждому члену команды собственного AI-агента с общей базой знаний, контролем расходов и правами администратора.
Ключевые возможности:
- Индивидуальные workspace и сессии для каждого пользователя
- Общая база знаний команды
- Отслеживание и контроль расходов
- Административные права для тимлидов
Проект доступен на clawmates.io, авторы предлагают бесплатный тестовый период для команд.
Это важное событие для экосистемы OpenClaw — платформа расширяется для корпоративного использования и командной работы за рамками изначального дизайна для одного пользователя.
📖 Читать полный источник: Reddit
👀 Смотрите также
Навык Tendr: Детерминированные CLI-операции для управления памятью агента
Tendr Skill — это агентный навык, который разделяет рассуждения и выполнение для структурированной долговременной памяти, позволяя агентам решать, что нужно изменить, в то время как CLI-инструмент детерминированно обрабатывает структурные операции. Он поддерживает [[вики-ссылки]] и явные семантические иерархии между файлами.
Оркестратор рабочих процессов с интеграцией ИИ-интерфейса командной строки для задач системного администратора.
Разработчик создал файловый оркестратор рабочих процессов под названием 'workflow', который интегрируется с Claude Code, Codex CLI и Gemini CLI. Он генерирует, обновляет, исправляет и улучшает YAML-воркфлоу из описаний на естественном языке для задач системного администратора.
Реляционная память для LLM: Трехуровневая система моделирует взаимоотношения с пользователем
Инструмент с открытым исходным кодом на Python, который добавляет реляционную память к LLM, моделируя отношения пользователь-ИИ по семи психологическим измерениям, используя трёхуровневую нарративную структуру вместо плоского хранения фактов.
Sitefire автоматизирует оптимизацию поиска с помощью ИИ через контент-агентов.
Платформа Sitefire отслеживает результаты поиска ИИ, анализирует, какие страницы цитируются, и использует контент-агентов для составления улучшений или создания новых страниц, которые напрямую отправляются в CMS клиентов. Один клиент увидел увеличение запросов от ИИ-ботов с примерно 200/день до примерно 570/день в течение десяти дней.