Mandala v0.3: Открытая асинхронная среда выполнения для унификации логистической телеметрии в виде OpenTelemetry-спанов для рассуждений агентов
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_shipmentget_truckcheck_customs_statusget_fleet_near_borderget_trucks_at_poe_without_filingget_cold_chain_breachesget_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.
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
👀 Смотрите также
Открытая система поиска работы на основе ИИ, созданная с помощью Claude Code, оценивает предложения и генерирует адаптированные резюме
Разработчик открыл исходный код проекта Claude Code, который превращает ваш терминал в командный центр поиска работы. Система оценивает предложения о работе по 10 параметрам, генерирует PDF-резюме, оптимизированные для систем отслеживания кандидатов, сканирует более 45 страниц карьеры компаний и включает 14 режимов навыков.
Плагин с открытым исходным кодом Claude Code имитирует работу Управления главного специалиста по данным и искусственному интеллекту с 22 специализированными агентами.
Открытый плагин Claude Code под названием AI CDAIO Office использует 22 специализированных ИИ-агента для имитации полноценного офиса главного специалиста по данным и искусственному интеллекту, генерируя реальные файлы PPTX, DOCX и XLSX для стратегических документов, управленческих структур и материалов для совета директоров.
Open-Source Benchmark Runner для тестирования агентов OpenClaw на реальных рабочих процессах
Новый проект с открытым исходным кодом позволяет оценивать агентов OpenClaw на ваших собственных частных, реальных задачах, определенных в YAML, с поддержкой импорта фактических рабочих пространств агентов.
oMLX представляет SSD KV кэширование для Apple Silicon, сокращая время ответа OpenClaw с 30-90 секунд до 5 секунд.
oMLX — это новый бэкенд, который сохраняет блоки KV-кэша на SSD в формате safetensors, предотвращая инвалидацию кэша при смене контекста. Это сокращает время ответа OpenClaw с 30-90 секунд до 5 секунд на последующих запросах.