Архитектура OpenClaw: создание постоянного распределительного движка на основе ИИ.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 13 февраля 2026 г.🔗 Source
Архитектура OpenClaw: создание постоянного распределительного движка на основе ИИ.
Ad

OpenClaw представляет новую архитектуру для создания программного обеспечения с поддержкой ИИ, которая разбивает операции на небольшие составные инструменты. В отличие от традиционных ИИ-систем, OpenClaw работает на демоне, который просыпается каждые 30 минут для выполнения задач, используя механизм пульсации. Он использует декларативные рецепты, где рабочие процессы описываются как данные, а не код – это позволяет моделям ИИ понимать и даже создавать новые процессы автономно.

Ad

Ключевые особенности

  • Составные инструменты: Каждый инструмент выполняет одну функцию, что обеспечивает чистые входные и выходные данные, такие как последовательности электронных писем и исследование ключевых слов.
  • Декларативные рецепты: Рабочие процессы структурированы с акцентом на данные, что позволяет ИИ-оркестрации эффективно связывать задачи.
  • Оркестрация ИИ: OpenClaw использует модели для определения порядка и сочетания задач, адаптируя рабочие процессы по мере необходимости.
  • Система памяти: Вместо традиционных файлов OpenClaw хранит память в базе данных, предоставляя агентам конкретный контекст пользователей из предыдущих сеансов.
  • Процесс демона: Система запускает легковесный процесс, который активируется только при взаимодействии пользователя, cron-задаче или webhook, что позволяет экономить ресурсы.

Реализация слоя памяти с использованием Postgres позволяет создать многопользовательскую настройку, обеспечивая сохранение контекста пользователей из предыдущих запусков без накладных расходов на файлы разметки для каждого пользователя. Используя среду исполнения с ограничениями с e2b, OpenClaw может безопасно выполнять сложные задачи, такие как клонирование репозиториев и внесение изменений, не рискуя заражением общей среды. Этот дизайн трансформирует понятие 'всегда активных' агентов в эффективную, масштабируемую модель эфемерных вычислений.

📖 Читать полный источник: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

3 реальных препятствия после нескольких недель тестирования OpenClaw для автоматизации бизнеса
Кейсы

3 реальных препятствия после нескольких недель тестирования OpenClaw для автоматизации бизнеса

Пользователь Reddit сообщает о трех блокерах после нескольких недель работы OpenClaw на Windows 11 с Claude Haiku 4.5 + DeepSeek: выполнение в фоновом режиме скрывает действия агентов, интеграции с CRM ломаются при передаче, а оркестратор запрашивает ручное выполнение вместо работы с данными.

OpenClawRadar
Разработчик использует Claude Code для превращения макета диаграммы расходов в готовый продукт за одну ночь.
Кейсы

Разработчик использует Claude Code для превращения макета диаграммы расходов в готовый продукт за одну ночь.

Разработчик, создающий приложение для личных финансов в одиночку, использовал Claude Code для переработки графика расходов за четыре итерации в одной сессии, перейдя от базового макета к почти готовому качеству примерно за 3 часа.

OpenClawRadar
Отладка крошечного ИИ-агента на старом телефоне Nokia: 18 попыток до успеха
Кейсы

Отладка крошечного ИИ-агента на старом телефоне Nokia: 18 попыток до успеха

Разработчик задокументировал 18 неудачных попыток запустить Picobot, ~12 МБ ИИ-агента, на старом телефоне Nokia через Termux, тестируя бесплатные модели, OpenRouter и Groq, прежде чем остановиться на API Gemini Flash от Google для быстрой и надежной настройки.

OpenClawRadar
Создал ежедневный пайплайн YouTube → LinkedIn с OpenClaw: Архитектура, подводные камни и уроки
Кейсы

Создал ежедневный пайплайн YouTube → LinkedIn с OpenClaw: Архитектура, подводные камни и уроки

Разработчик делится архитектурой навыка OpenClaw, который ежедневно парсит 30 каналов YouTube, анализирует транскрипты через LLM и записывает данные в Google Sheets. Описываются ключевые подводные камни: Apify async vs sync, тайм-аут Codex idle-turn и ограничение ARG_MAX.

OpenClawRadar