Создание полностью локального мультиагентного ассистента с OpenClaw и Ollama

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)
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.listдля 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
👀 Смотрите также

OpenClaw Memory Journey: Встроенный поиск против MemPalace для мгновенного воспроизведения сессий
Разработчик тестирует встроенный memorySearch, QMD и MemPalace на Intel Mac. Индексация в реальном времени дает сбои; в итоге выбрана стратегия раздельного извлечения с переиндексацией по cron.

Практическая система выбора между моделями Claude: Haiku, Sonnet и Opus
Разработчик протестировал три модели Claude на задаче по рефакторингу Express.js объёмом 400 строк и обнаружил, что ключевое различие заключается в глубине рассуждений, а не в интеллекте. Haiku 4.5 справилась с простыми частями, но пропустила порядок промежуточного ПО, Sonnet 4.6 нашла проблему с порядком и добавила типы TypeScript, а Opus 4.6 выявила уязвимость безопасности в промежуточном ПО для аутентификации.

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.

Запуск Qwen3.6-35B-A3B с ~190k контекстом на 8 ГБ VRAM + 32 ГБ ОЗУ – Настройка и бенчмарки
Пользователь Reddit делится рабочей конфигурацией llama.cpp для моделей Qwen3.6-35B-A3B GGUF на RTX 4060 (8 ГБ VRAM) + 32 ГБ DDR5, достигая 37-51 ток/с при контексте 192k с использованием TurboQuant и специальных флагов.