Локальная настройка мультиагентного ИИ на WSL с использованием OpenClaw и Ollama
Обзор архитектуры
Разработчик задокументировал свою локальную многоагентную ИИ-систему, полностью работающую на WSL Ubuntu 24.04 в Windows. Система использует OpenClaw 2026.2.26 в качестве открытого шлюза, который подключает ИИ-агентов к мессенджерам, таким как Telegram, создавая частную ИИ-инфраструктуру под полным контролем пользователя.
Конфигурация агентов
Система состоит из четырёх специализированных агентов:
- Плутон — координатор, который распределяет задачи между соответствующими агентами. Работает на OpenRouter (бесплатный тариф).
- Гермес — занимается исследованиями, написанием текстов, веб-сёрфингом, контент-задачами и интеграциями с API, такими как YouTube. Использует OpenRouter.
- Вулкан — агент для программирования и автоматизации, работающий на 100% локально на Ollama с моделью qwen2.5-coder, что приводит к нулевым затратам на API.
- Эгида — мониторинг безопасности и аудит системы в режиме только для чтения. Использует OpenRouter.
Технические детали реализации
Стек включает:
- OpenClaw 2026.2.26
- Ollama с моделями: qwen2.5-coder, codellama, llama3.2
- API OpenRouter
- Боты Telegram (по одному на агента)
- WSL Ubuntu 24.04
- systemd для управления процессами
Затраты и конфигурация
Общие расходы составляют менее $0,01, причём Вулкан полностью бесплатен (локальный Ollama). Остальные три агента используют функцию автоматической маршрутизации OpenRouter, которая выбирает наиболее экономичные модели. Разработчик установил жёсткий лимит в $5/месяц на OpenRouter в качестве страховки.
Ключевые выводы
- WSL + systemd эффективно работают для запуска шлюза в качестве фоновой службы, которая сохраняется после перезагрузки
- Автоматическое обнаружение моделей Ollama в WSL имеет особенности — потребовалась ручная регистрация конфигурации провайдера
- Делегирование между агентами работает хорошо после правильной настройки инструкций координатора
- Ретранслятор Chrome для живого доступа в интернет требует порт 18792, а не порт шлюза (это вызвало час поиска проблемы)
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Массовое распараллеливание кода Claude: уроки создания приложения на 220 тысяч строк
Разработчик без формального образования в программировании создал полноценное мобильное приложение с помощью Claude Code, запуская 3-4 параллельных экземпляра для обработки 4 миллиардов токенов в более чем 500 файлах. Ключевые методы включают документы передачи контекста, файлы CLAUDE.md, пользовательские слэш-команды и систематические аудиты кодовой базы.
Использование Claude для создания PainSignal: База данных из 1000 реальных бизнес-проблем
Разработчик использовал Claude Code для создания PainSignal — платформы, которая систематизирует 1000 реальных бизнес-проблем из таких отраслей, как грузоперевозки и клининг. Claude обработал классификацию данных, кластеризацию возможностей и генерацию концепций приложений.
Непрограммист создает медицинский SaaS за 3 недели с помощью Claude и Gemini: извлеченные уроки
Медицинский представитель без опыта программирования создал FastCredentials.com, платформу для управления соответствием требованиям в здравоохранении, за три недели с помощью ИИ-ассистентов для кодирования. В проекте использовались Python/Django, Gunicorn, Nginx, Stripe, WeasyPrint, SQLite и API Claude для автоматического создания контента блога.
Профессор создает игру для выявления предвзятости ИИ с помощью кода Claude.
Профессор из Великобритании создал Flagged — браузерную игру, которая моделирует решения по обнаружению ИИ в академической среде с использованием Claude Code. Игра показывает, как инструменты обнаружения выдают до 61,3% ложных срабатываний для тех, для кого английский не является родным языком.