Создание полностью локального мультиагентного ассистента с OpenClaw и Ollama

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 26 июня 2026 г.🔗 Source
Создание полностью локального мультиагентного ассистента с OpenClaw и Ollama
Ad

Разработчик на r/openclaw создает полностью локального персонального AI-ассистента (наподобие Jarvis) на основе OpenClaw в качестве агентного фреймворка, Ollama для локального вывода и MINISFORUM AI X1 с Ryzen AI 9 HX470, 96 ГБ ОЗУ и 2 ТБ NVMe (GPU через Oculink в планах). Цель — проактивная мультиагентная система, интегрирующая умный дом, документы, календарь, здоровье и коммуникации — всё локально, без передачи конфиденциальных данных за пределы инфраструктуры.

Детали стека

  • Агентный фреймворк: OpenClaw
  • Движок вывода: Ollama
  • Модели: qwen3.5:35b-a3b (основная), gemma3:4b (дом), mistral:7b (жизнь/gmail)
  • MCP-серверы: Home Assistant, Gmail
  • Интерфейс: Telegram Bot, в будущем интеграция STT в умный дом

Архитектура под-агентов

Основной маршрутизирующий агент делегирует задачи специализированным под-агентам:

  • HA-агент – управление умным домом и отладка (начат)
  • Gmail-агент – управление электронной почтой (начат)
  • Life-агент – календарь, задачи, список покупок (в планах)
  • Health-агент – мониторинг здоровья и спортивных данных (в планах)
  • Research-агент – веб + RAG по документам (в paperless ngx на NAS) (в планах)
  • Dev-агент – задачи кодинга с отдельными агентами для разработки, тестирования и документации (в планах)
Ad

Проблемы и открытые вопросы

  • Раздувание контекста: Размер контекста сильно растёт даже для простых сообщений. Вероятно, нужна более точная настройка области видимости MCP-серверов и изоляция инструментов под-агентов.
  • Область видимости MCP для агентов: Нет нативного способа ограничить MCP-серверы конкретными агентами. Ищутся обходные пути с учётом открытого бага.
  • Конфигурация под-агентов: Ищется хорошо структурированный пример agents.list для такой мультиагентной настройки.
  • Выбор локальной модели: Надёжный вызов инструментов с Ollama при менее 32 ГБ VRAM — есть рекомендации?
  • Среда вывода: Рассматривается переход на llama.cpp вместо Ollama для лучшего контроля.

Разработчик открыт к обратной связи по подходу и конфигурации. Если вы сталкивались с подобными проблемами масштабирования мультиагентных систем или знаете обходные пути для области видимости MCP, присоединяйтесь к обсуждению на Reddit.

📖 Читать полный источник: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Оптимизация затрат OpenClaw: пять настроек для непрерывного использования агента
Гайды

Оптимизация затрат OpenClaw: пять настроек для непрерывного использования агента

Разработчик, запустивший OpenClaw на Raspberry Pi в непрерывном режиме, определил пять настроек конфигурации, которые значительно снизили затраты на агента за счет оптимизации на стоимость, а не на стандартные возможности.

OpenClawRadar
OpenClaw 5.28: Плагин Codex сломан после обновления — исправление с помощью символической ссылки
Гайды

OpenClaw 5.28: Плагин Codex сломан после обновления — исправление с помощью символической ссылки

OpenClaw 5.28 ломает плагин Codex из-за несоответствия пути к бинарнику. Исправление: создайте символическую ссылку с ожидаемого пути на фактический bin/codex.

OpenClawRadar
Охота на баги: Сбои WireGuard и несоответствие MTU в GKE
Гайды

Охота на баги: Сбои WireGuard и несоответствие MTU в GKE

Инженеры Lovable отследили пользовательские ошибки до крахов anetd из-за паники конкурентного доступа к карте в интеграции WireGuard от Google, а затем обнаружили вторичное несоответствие MTU после отключения шифрования.

OpenClawRadar
Экспорт истории ChatGPT в систему памяти OpenClaw
Гайды

Экспорт истории ChatGPT в систему памяти OpenClaw

Пользователь Reddit делится процессом экспорта многолетней истории разговоров ChatGPT и импорта её в систему памяти OpenClaw с помощью инструмента ai-chat-md-export, что позволяет локальным ИИ-агентам получать доступ к историческому контексту.

OpenClawRadar