Разработчик OpenClaw достигает прорывов в области ИИ-агентов с автоматизацией бронирования Uber и ресторанов.
Разработчик OpenClaw добился значительного прогресса в области автоматизации браузеров, преодолев ограничения, которые ранее мешали ИИ-агентам взаимодействовать с реальными веб-сайтами. Разработчик успешно создал агентов, способных автономно выполнять сложные задачи на работающих сайтах без использования заранее подготовленных демонстраций.
Что сейчас действительно работает
Разработчик добился успешного выполнения полных процессов на двух крупных платформах:
- Uber: Агент открывает приложение, вводит места отправления и назначения, выбирает тип поездки и доходит до экрана подтверждения
- Бронирование ресторанов: Агент находит ресторан, заполняет формы бронирования и подтверждает заказы
Это не заранее подготовленные демонстрации. Агенты перемещаются по реальным веб-сайтам, работают с динамическими элементами и успешно обходят системы обнаружения ботов.
Текущий технический стек
Рабочее решение состоит из нескольких интегрированных компонентов:
- Скрытый браузер с постоянными профилями и снятием цифровых отпечатков
- Маршрутизация через резидентские прокси
- Интеграция решений для CAPTCHA
Разработчик отмечает, что это функционально, но ещё не отполированный продукт — в настоящее время это «куча частей, склеенных вместе, требующих ручной настройки».
Направление разработки и мнение сообщества
Разработчик хочет превратить этот прототип в нечто, пригодное для использования любым пользователем OpenClaw, но ищет отзывы сообщества перед созданием «идеальной» версии. Долгосрочное видение — «установить навык, ваш агент получает полную браузерную среду с вашими сохранёнными сессиями, и он может автономно выполнять действия в интернете».
Для ближайшей разработки разработчик задаёт сообществу конкретные вопросы:
- Какие конкретные задачи автоматизации не удались из-за ограничений браузера?
- Какие сайты/сервисы вы хотели бы, чтобы ваш агент мог использовать? (Uber, Airbnb, LinkedIn, государственные порталы, доставка еды и т.д.)
- Какой формат был бы наиболее полезен прямо сейчас?
Разработчик предлагает несколько вариантов формата для рассмотрения сообществом:
- a) Навык OpenClaw, который даёт вашему агенту скрытый браузер
- b) Автономный инструмент, который вы запускаете на VPS и подключаете к нему своего агента
- c) Настольное браузерное приложение, которое из коробки обрабатывает защиту от обнаружения, сессии и цифровые отпечатки
- d) Просто руководство по настройке, чтобы вы могли самостоятельно соединить части
- e) Что-то ещё
Разработчик также спрашивает, согласились бы пользователи с требованием VPS или им нужна функциональность на локальной машине.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Реализация локального агента OpenClaw с кэшированием TurboQuant для оборудования среднего класса
Приложение для OpenClaw с локальными моделями теперь работает на устройствах среднего класса, таких как MacBook Air с 16 ГБ оперативной памяти, используя кэширование TurboQuant и прогрев контекста. Реализация включает патчи для llama.cpp для надежного вызова инструментов и достигает 10-15 токенов в секунду с моделями Gemma 4 и QWEN 3.5.
Замена сложных конвейеров извлечения данных простыми командами git для агентов ИИ
Разработчик заменил свой 3-гигабайтный Docker-образ с sentence-transformers, rank-bm25 и scikit-learn на один инструмент, который позволяет ИИ-агентам выполнять команды только для чтения, такие как git log, grep и git diff, непосредственно в их репозитории памяти.
Когтевой Компактор: 14-ступенчатый движок сжатия токенов для конвейеров LLM
Claw Compactor — это движок сжатия токенов LLM с открытым исходным кодом, использующий 14-ступенчатый Fusion Pipeline для достижения среднего сжатия 54% без затрат на вывод LLM. Включает специализированные компрессоры для кода, JSON, логов, диффов и результатов поиска с возможностью обратимого сжатия.
Локальная транскрипция речи в текст для OpenClaw с использованием Parakeet TDT 0.6b v3.
Разработчик преобразовал модель NVIDIA Parakeet TDT 0.6b v3 для локального запуска через ONNX на CPU с поддержкой 25 европейских языков. Модель предоставляет совместимую с OpenAI конечную точку API через Docker-контейнер, что позволяет интегрировать её с OpenClaw для транскрипции аудиофайлов.