Запуск нескольких ИИ-агентов кодирования с OpenClaw: Настройка пользовательского провайдера и проблемы кросси-агентной памяти
Разработчик на r/openclaw делится опытом запуска нескольких агентов кодирования через OpenClaw с использованием стороннего API-провайдера, чтобы избежать ограничений скорости и затрат Anthropic. Они настроили пользовательского провайдера в openclaw.json с DeepInfra, установили токен API в .zshrc и перезапустили шлюз.
Проблемы и исправления
1. Ошибка разрешения ключа API: openclaw doctor показал "apiKey resolution failed", потому что переменная окружения была вне области видимости демона. Исправлено добавлением export в /etc/environment (системный) и перезагрузкой всей системы, а не только шлюза.
2. Тайм-аут DeepSeek V4 Pro: Первые запросы завершались тайм-аутом с TTFT более 120 секунд в режиме максимального рассуждения. Значение OpenClaw по умолчанию LLM_REQUEST_TIMEOUT=60 прерывало запросы до завершения размышлений модели. Увеличено до LLM_REQUEST_TIMEOUT=180 в .env.
3. Кэширование контекста не работает: Провайдер поддерживает кэширование, но OpenClaw требует значения cacheRead и cacheWrite в блоке стоимости конфигурации провайдера. После их добавления в журналах появились записи о попаданиях в кэш со второго запроса с идентичным содержимым MEMORY.md.
Текущая настройка
- Бэкенд-агент: DeepSeek V4 Pro
- Фронтенд-агент: Qwen3.5 122B A10B
- Агент миграций: V4 Flash
Проблема изоляции памяти между агентами
Каждый агент имеет собственный файл memory.md в рабочей области, но они не могут ссылаться на память друг друга при необходимости. Например, бэкенд-агент записывает изменение схемы в свою память; агент миграций запускается позже и не знает об этом решении. Создание симлинков на файлы памяти вызывает конфликты блокировок файлов, так как менеджер памяти OpenClaw использует файловые блокировки, которые конфликтуют при одновременном доступе нескольких агентов к одному файлу. Файловая система OpenClaw не имеет встроенных запросов к памяти между агентами.
Автор спрашивает о решениях, кроме перехода на векторную БД (например, ChromaDB), и рассматривает создание пользовательского навыка, который читает файлы памяти других агентов и извлекает релевантный контекст.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Автоматизация процессов найма с помощью Claude Desktop: Пример из практики
Разработчик автоматизировал первый этап рекрутинга с помощью Claude Desktop, Chrome с расширением браузера и интеграцией Google Calendar, обрабатывая отбор резюме и планирование собеседований каждые два часа на рабочей станции Windows.
Агент RunLobster AI интегрирует бизнес-данные для получения операционной аналитики.
Разработчик предоставил RunLobster полный доступ к бизнес-системам, включая Stripe, CRM, электронную почту и расшифровки звонков. Агент автономно отслеживает операции, отмечает аномалии и предоставляет подробные отчёты на основе интегрированного анализа данных.
Автоматизация ежедневного подкаста об искусственном интеллекте с помощью Claude Code и трёх AI-агентов
Разработчик создал полностью автоматизированный конвейер для подкастов с использованием Claude Code для координации трех специализированных ИИ-агентов, которые отбирают новости об ИИ, пишут сценарии для озвучки, проверяют факты и генерируют аудио с клонированием голоса. Система публикует ежедневные выпуски с минимальным ручным вмешательством.
Использование Claude Code для создания конвейера анализа спутниковых изображений для розничных прогнозов
Разработчик использовал Claude Code для создания полного конвейера анализа спутниковых снимков, который загружает оптические данные Sentinel-2 и радарные данные Sentinel-1 через Google Earth Engine, обрабатывает границы парковок из OpenStreetMap и рассчитывает метрики заполненности для прогнозирования финансовых результатов ритейлеров.