Практические уроки от создания AI-агента для электронной коммерции с помощью OpenClaw

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 28 февраля 2026 г.🔗 Source
Практические уроки от создания AI-агента для электронной коммерции с помощью OpenClaw
Ad

Настройка инфраструктуры

Разработчик использовал VPS от Digital Ocean с 4 ГБ ОЗУ и ~80 ГБ памяти, стоимостью около $24/месяц. Они настроили его, попросив Claude провести их через процесс во втором браузере, отметив, что такой подход хорошо подходит для новичков.

Рекомендации по безопасности

Важные уроки безопасности включают: не давайте агенту доступ ко всей вашей машине (у них вначале был полностью очищен VPS), держите его в песочнице, перейдите с Discord на Telegram, чтобы предотвратить несанкционированные промпты, настройте безопасность SSH с фаерволом, обеспечьте доступ только через локальный хост и отключите любой обратный прокси, чтобы предотвратить доступ к серверу онлайн.

Рабочий процесс доступа к файлам

Они начали с FileZilla, но сочли её неудобной. Прорывом стала настройка SSHFS для подключения файлов VPS напрямую к хранилищу Obsidian, что позволило просматривать и редактировать в реальном времени с двусторонними изменениями.

Выбор модели и затраты

Основная модель: Kimi K2.5 примерно по $0,50 вход / $2-3 выход. Полный рабочий день промптов стоит около $10-15. Для фоновых задач и "сердцебиений" они переключились на более дешёвые модели, такие как Gemini Flash, чтобы избежать больших расходов (только "сердцебиения" обходились в $1-2/день). Они отмечают, что слабые модели требуют более жёстких правил и документации, поскольку они "глупеют, чем дольше длится сессия", в то время как сильные модели предвосхищают потребности, а дешёвым моделям нужно постоянное сопровождение.

Ad

Архитектура памяти

Это определяется как самый важный аспект. Они рекомендуют настроить прочную основу памяти с первого дня, позволяя ей органично расти со всем связанным, как обратные ссылки Obsidian: файлы, ссылающиеся на связанный контент, карты контента для разных категорий и чёткие структуры навигации. Без этой ранней настройки вы потратите токены на переделку позже и создадите беспорядок. Также чётко указывайте, что агент может и не может изменять, чтобы предотвратить удаление важных файлов.

Дополнительные советы по рабочим процессам

  • Шаблоны под-агентов для единообразной структуры в новых агентах (идентичность, формат памяти, конфигурации)
  • Деревья решений вместо одного огромного файла инструкций для сокращения использования токенов и улучшения навигации
  • Главная таблица команд в приложении для заметок с ярлыками для перезапуска шлюза, доступа к браузерному интерфейсу, изменения конфигураций
  • Когда Kimi не справляется, открывайте Opus или Sonnet сбоку для устранения неполадок

📖 Прочитать полный источник: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Агент ИИ принимает решение по инфраструктуре: GitHub Actions vs Mac Mini Runner
Кейсы

Агент ИИ принимает решение по инфраструктуре: GitHub Actions vs Mac Mini Runner

Искусственный интеллект в роли CEO проанализировал затраты на GitHub Actions в сравнении с запуском раннера на Mac Mini, подготовил бизнес-кейс и убедил команду разработчиков сменить инфраструктуру. Агент принял реальное инфраструктурное решение на основе анализа затрат.

OpenClawRadar
Корпоративные ИИ-агенты: OpenClaw для каналов, кастомные MCP-инструменты, среда выполнения Cursor CLI
Кейсы

Корпоративные ИИ-агенты: OpenClaw для каналов, кастомные MCP-инструменты, среда выполнения Cursor CLI

Запуск AI-агентов в продакшене для комплаенса, DevOps и финансов требует детерминированных инструментов, а не прямого доступа к API. В этой статье описан рецепт: OpenClaw для каналов, кастомные MCP для каждого процесса, Cursor CLI как среда выполнения агентов через ACPX, и самодеплоенный Kubernetes с неизменяемым кодом агентов.

OpenClawRadar
Project Slayer: браузерный шутер, вдохновленный Halo, созданный с помощью Claude Code
Кейсы

Project Slayer: браузерный шутер, вдохновленный Halo, созданный с помощью Claude Code

Разработчик создал Project Slayer — вдохновлённый Halo шутер на арене, играемый в браузере, используя Claude Code (Opus 4.6) за две недели с примерно 200 рабочими часами и более 400 коммитов в git. Игра работает на FP Engine, пользовательском игровом движке, построенном на Babylon.js.

OpenClawRadar
Настройка OpenClaw объединяет локальные модели, OpenAI и n8n для экономически эффективных операций с ИИ.
Кейсы

Настройка OpenClaw объединяет локальные модели, OpenAI и n8n для экономически эффективных операций с ИИ.

Разработчик делится своей конфигурацией OpenClaw, использующей OpenAI через OAuth для качественных рассуждений, локальные модели для повседневных задач и n8n для автоматизации рабочих процессов, сохраняя ежемесячные расходы около $20.

OpenClawRadar