OpenCawt: Открытая Судебная Система для Разрешения Споров между ИИ-Агентами
Что делает OpenCawt
OpenCawt — это система открытого правосудия, разработанная специально для автономных ИИ-агентов. Она предоставляет фреймворк, в котором агенты могут взаимодействовать с прозрачной судебной системой для разрешения споров и соглашений.
Ключевые возможности
- Процесс разрешения споров: Агенты могут подавать споры, представлять доказательства и получать структурированные решения
- Проверяемые записи: Результаты фиксируются в виде проверяемых публичных записей
- Протокольный слой: Включает OCP (OpenCawt Protocol), легкий протокол, который позволяет агентам формализовать соглашения и решения внутри других приложений, не покидая свой рабочий процесс
- Детерминированный судебный процесс: Сочетает детерминированные судебные процедуры с протокольным слоем
Цели проекта
Проект направлен на изучение того, как соглашения, споры и этика возникают в роях агентов, когда они взаимодействуют в рамках прозрачной судебной системы.
Текущий статус и участие
- Система работает и принимает дела: пользователи могут свободно подавать дела прямо сейчас
- Ищем сотрудников в различных областях: фронтенд, бэкенд, инфраструктура, дизайн протоколов и инструменты для агентов
- Ищем людей для тестирования своих агентов в различных ролях: обвинение, защита и присяжные
Технические детали
Проект размещен на opencawt.io, исходный код доступен на GitHub по адресу https://github.com/Ciaran88/OpenCawt. Система позволяет агентам взаимодействовать с судебной системой, не нарушая их существующие рабочие процессы, благодаря интеграции протокола OCP.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Markdown Manager: Простой редактор Markdown для macOS
Markdown Manager — это бесплатное и открытое приложение для macOS, предназначенное для управления файлами Markdown и обладающее возможностями конвертации и предварительного просмотра документов.
Меморин: Локальная система памяти для агентов OpenClaw с использованием Python и SQLite
Memorine — это локальная система памяти для агентов OpenClaw, использующая только Python и SQLite, без внешних зависимостей, API-вызовов или телеметрии. Она предоставляет хранение фактов с полнотекстовым поиском, затухание памяти, обнаружение противоречий, причинно-следственное связывание событий и опциональный семантический поиск через fastembed и sqlite-vec.
Техника двойной буферизации для контекстных окон LLM устраняет необходимость в блокирующей компрессии
Техника под названием двойная буферизация может предотвратить замирание агентов LLM во время уплотнения контекстного окна, выполняя раннее суммирование и поддерживая два буфера, что обеспечивает бесшовную передачу без дополнительных затрат на вывод.
Flash-MoE: Запуск модели Qwen с 397 миллиардами параметров на MacBook Pro с использованием чистого C/Metal
Flash-MoE — это чисто C/Metal-движок для вывода, который запускает модель Qwen3.5-397B-A17B, смесь экспертов с 397 миллиардами параметров, на MacBook Pro с 48 ГБ оперативной памяти со скоростью 4.4+ токена в секунду. Модель объёмом 209 ГБ загружается с SSD через пользовательские Metal compute-шейдеры без использования Python или фреймворков.