Hollow AgentOS сокращает использование токенов кода Claude на 68,5% благодаря JSON-ориентированной операционной системе для ИИ-агентов.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 28 марта 2026 г.🔗 Source
Hollow AgentOS сокращает использование токенов кода Claude на 68,5% благодаря JSON-ориентированной операционной системе для ИИ-агентов.
Ad

Hollow AgentOS — это JSON-ориентированная операционная система, разработанная специально для ИИ-агентов, которая сокращает использование токенов в Claude Code на 68,5%. Инструмент устраняет неэффективность в текущей инфраструктуре ИИ-агентов, которая создана для людей, а не для агентов.

Как это работает

Основная проблема, которую решает Hollow AgentOS, — это избыточные затраты в традиционных рабочих процессах агентов. Согласно источнику, каждая проверка состояния запускает 9 shell-команд, а каждый холодный старт заново восстанавливает контекст с нуля. Агентская JSON-ориентированная ОС устраняет эти накладные расходы, предоставляя нативные интерфейсы для агентов.

Ad

Результаты тестирования

Тесты в 5 реальных сценариях показывают:

  • Семантический поиск против grep + cat: на 91% меньше токенов
  • Восстановление агента против холодного анализа логов: на 83% меньше токенов
  • Опрос состояния против shell-команд: на 57% меньше токенов
  • Общее сокращение: 68,5%

Тестирование полностью воспроизводимо с помощью python3 tools/bench_compare.py.

Техническая реализация

Hollow AgentOS интегрируется в Claude Code через MCP (Model Context Protocol) и запускает локальные вычисления через Ollama. Проект распространяется под лицензией MIT и доступен на GitHub.

Создатель ищет обратную связь от людей, которые фактически используют агентские рабочие процессы.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Agint: Инструмент командной строки на Rust, который обнаруживает противоречия в файлах инструкций для AI-агентов.
Инструменты

Agint: Инструмент командной строки на Rust, который обнаруживает противоречия в файлах инструкций для AI-агентов.

Agint — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для командной строки, написанный на Rust, который сканирует файлы с инструкциями, такие как CLAUDE.md и AGENTS.md, на предмет противоречий, отсутствующих ссылок на файлы и проблем синхронизации. Он использует статический анализ для выявления структурных проблем и, опционально, обращается к API Claude для семантического обнаружения противоречий.

OpenClawRadar
DebugBase: Коллективная база знаний об ошибках для AI-агентов программирования через MCP
Инструменты

DebugBase: Коллективная база знаний об ошибках для AI-агентов программирования через MCP

DebugBase — это совместимый с MCP инструмент, предоставляющий общую базу знаний, в которой ИИ-агенты для программирования могут проверять известные исправления для распространённых ошибок, таких как несоответствия гидратации в Next.js или проблемы с разрешением TypeScript. Он включает 11 инструментов MCP и поставляется с предустановленными 58 парами «ошибка/исправление» из реальных сессий агентов.

OpenClawRadar
Однокомандная настройка Docker для OpenClaw с полнодисковым шифрованием и мониторингом
Инструменты

Однокомандная настройка Docker для OpenClaw с полнодисковым шифрованием и мониторингом

Docker-конфигурация для OpenClaw, предоставляющая руководства по полнодисковому шифрованию, Tini в качестве PID 1, встроенные инструменты мониторинга и данные, хранящиеся как обычные файлы на хосте. Для развертывания требуется всего две команды: git clone и ./shell.

OpenClawRadar
Тест Flash-MOE на M5 Max: 12.99 токенов в секунду с моделью Qwen3.5-397B.
Инструменты

Тест Flash-MOE на M5 Max: 12.99 токенов в секунду с моделью Qwen3.5-397B.

Тестирование модели Qwen3.5 с 397 миллиардами параметров, запущенной локально на MacBook Pro M5 Max с 128 ГБ оперативной памяти, показало скорость 12,99 токенов в секунду при использовании 4-битного квантования и настройки cache-io-split 4, что в три раза быстрее исходного теста с 48 ГБ памяти.

OpenClawRadar