Mandala v0.3: Открытая асинхронная среда выполнения для унификации логистической телеметрии в виде OpenTelemetry-спанов для рассуждений агентов

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 16 мая 2026 г.🔗 Source
Mandala v0.3: Открытая асинхронная среда выполнения для унификации логистической телеметрии в виде OpenTelemetry-спанов для рассуждений агентов
Ad

Mandala (GitHub) — это новый рантайм с открытым исходным кодом (Apache 2.0), который объединяет разрозненные данные логистики в единый поток событий для агентного анализа. Текущая версия v0.3 написана в основном на Python (83%) с уровнем проекции событий на Rust (12%). У проекта 4 звезды и пройденный CI.

Архитектура

Mandala получает данные от телеметрии грузовиков Samsara, таможенных деклараций Descartes, статуса железнодорожных перевозок Vizion и данных безопасности перевозчиков FMCSA через вебхуки. События отправляются в виде Span OpenTelemetry в любую систему наблюдаемости (Jaeger, Tempo, Honeycomb, Datadog) и сохраняются в Redis Streams с TTL 14 дней. Набор MCP-инструментов позволяет LLM-агентам запрашивать текущее состояние.

MCP-инструменты для агентов

Рантайм предоставляет MCP-инструменты только для чтения, охватывающие всю логистическую поверхность, включая:

  • get_shipment
  • get_truck
  • check_customs_status
  • get_fleet_near_border
  • get_trucks_at_poe_without_filing
  • get_cold_chain_breaches
  • get_trailer_handoff_chain

Эти инструменты предназначены для того, чтобы агенты могли анализировать состояние, не изменяя системы вендоров. Каждая поставка отслеживается как распределенный трассировщик, что позволяет агенту отлаживать полный жизненный цикл любой посылки.

Ad

Поток данных

Данные поступают от датчиков грузовиков, систем поставок/таможни и статуса железнодорожных перевозок в Mandala, который обогащает их и отправляет оповещения на уровень MCP-инструментов, доступных для Claude или любой LLM. Состояние хранится в Redis Streams для низкой задержки запросов. Телеметрия также отправляется через OTLP в системы наблюдаемости и материализуется в модели dbt для аналитики. Нет обратной связи.

План развития

Проект активно ищет разработчиков агентов для интеграции Mandala в более длинные цепочки рабочих процессов (маршрутизация, погода, диспетчеризация, брокерство, уведомления в Slack) и разработчиков Rust для уровня проекции событий.

📖 Читать полный источник: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

OmniCoder-9B демонстрирует высокую производительность для агентного кодирования на системах с 8 ГБ видеопамяти.
Инструменты

OmniCoder-9B демонстрирует высокую производительность для агентного кодирования на системах с 8 ГБ видеопамяти.

Пользователь Reddit протестировал OmniCoder-9B, дообученную версию Qwen3.5-9B на трейсах Opus, с помощью OpenCode и сообщил о скорости более 40 токенов в секунду при использовании квантования Q4_K_M GGUF с длиной контекста 100k на системе с 8 ГБ видеопамяти.

OpenClawRadar
Проблема с циклом проверки задач в OpenClaw Codex-GPT5.4
Инструменты

Проблема с циклом проверки задач в OpenClaw Codex-GPT5.4

Разработчик сообщает, что Codex-GPT5.4 через OpenClaw застревает в цикле проверки задач во время автономной работы над проектом, постоянно идентифицируя и подтверждая задачи без их выполнения. Для решения проблемы были внедрены элементы управления рабочей областью, включая TASKS.md, правила heartbeat и файлы персонажей.

OpenClawRadar
Два новых инструмента с открытым исходным кодом для безопасности и оптимизации ИИ-агентов
Инструменты

Два новых инструмента с открытым исходным кодом для безопасности и оптимизации ИИ-агентов

Для разработчиков ИИ-агентов доступны два инструмента с открытым исходным кодом: AI Agent Defense Kit предоставляет навыки безопасности в режиме реального времени, а AgentGuard (в разработке) предлагает отслеживание затрат, сканирование безопасности и мониторинг активности.

OpenClawRadar
Разработка на Lisp с использованием ИИ-агентов: Высокие затраты и технические сложности
Инструменты

Разработка на Lisp с использованием ИИ-агентов: Высокие затраты и технические сложности

DevOps-инженер обнаружил, что ИИ-агенты испытывают трудности с разработкой на Lisp, тратя $10-$20 за несколько минут на посредственный код, в то время как Python и Go работают эффективно. Он создал tmux-repl-mcp для улучшения взаимодействия с REPL, но всё равно столкнулся с высокими затратами на токены и проблемами инструментария.

OpenClawRadar