Перенос логики ИИ-агента в YAML: запуск из Telegram, VS Code и CLI

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 11 августа 2026 г.🔗 Source
Перенос логики ИИ-агента в YAML: запуск из Telegram, VS Code и CLI
Ad

Одному разработчику надоело писать инструменты на TypeScript для каждого коннектора в OpenClaw (Postgres, SSH, Slack и т. д.). Его решение: перенести бизнес-логику агента в файл agent.yaml и запускать его через OE Runtime как HTTP-сервер. SKILL.md в OpenClaw указывает на этот сервер, и тот же YAML теперь работает из Telegram, VS Code и CLI — без дублирования кода.

Архитектура

Поток выглядит так:

Сообщение пользователя в Telegram → OpenClaw вызывает POST /run-file → OE Runtime выполняет agent.yaml → результат возвращается в Telegram

Определение агента в YAML

Вместо написания TypeScript-кода для каждого инструмента агент определяется декларативно:

name: Аналитик баз данных
instructions: |
  Вы аналитик баз данных...
steps:
  - name: Запрос
    content: Вывести список всех таблиц и количество строк
connectors:
  - connection_name: Моя база данных
    connection_type: postgresql
Ad

Почему это работает

Ключевой побочный эффект: один и тот же agent.yaml запускается из VS Code, CLI и HTTP. Без дублирования. Это отделяет логику агента от пользовательского интерфейса и делает его переносимым между различными средами.

Для кого это

Если вы разрабатываете с OpenClaw и хотите сократить шаблонный код на TypeScript, или вашему агенту нужно работать в нескольких средах (чат, IDE, терминал), этот подход стоит внимания.

📖 Читать полный источник: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Запуск локальных агентов LLM на Mac Mini с интерфейсом Telegram
Кейсы

Запуск локальных агентов LLM на Mac Mini с интерфейсом Telegram

Разработчик делится настройкой с использованием 5 локальных LLM-агентов на Mac Mini, управляемых через Telegram-ботов без каких-либо затрат на API. Система использует LMStudio для обслуживания моделей, tmux-сессии для Claude Code и 80 строк Python для Telegram-моста.

OpenClawRadar
Как один разработчик устранил 16 архитектурных слабых мест в своей системе AI-агентов
Кейсы

Как один разработчик устранил 16 архитектурных слабых мест в своей системе AI-агентов

Разработчик задокументировал 16 архитектурных проблем в своей системе агента ИИ OpenClaw и реализовал конкретные исправления, включая явные определения слоёв, авторизацию шлюза и основанное на доказательствах выполнение.

OpenClawRadar
Создание пользовательских навыков анализа изображений в OpenClaw с использованием локальных моделей
Кейсы

Создание пользовательских навыков анализа изображений в OpenClaw с использованием локальных моделей

Разработчик создал пользовательский навык OpenClaw для анализа изображений с использованием Qwen2.5 VL, работающего локально через Ollama на Windows 11 с WSL, обойдя ограничения обработки изображений в веб-интерфейсе с помощью API-вызовов и пользовательских скриптов.

OpenClawRadar
Создание мобильного приложения с помощью Claude и ChatGPT: Рабочий процесс для нетехнического разработчика
Кейсы

Создание мобильного приложения с помощью Claude и ChatGPT: Рабочий процесс для нетехнического разработчика

Разработчик без образования в области компьютерных наук создал полноценное мобильное приложение под названием BloomDay, находясь в статусе безработного, используя Claude и ChatGPT в качестве основных инструментов разработки.

OpenClawRadar