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
OpenClaw и Remotion Pipeline для автоматизированного видеомонтажа
Разработчик описывает рабочий процесс на основе агентов с использованием OpenClaw для оркестрации и Remotion для рендеринга, позволяющий автоматически создавать 20 Reels из 400+ клипов, с фильтрацией, монтажом на основе JSON и пакетной обработкой.
Перестройка торгового алгоритма: от процента прибыльных сделок к расчетной вероятности исполнения и интеллектуальной предфильтрации
Разработчик перестроил свой сканер торговли акциями, заменив вводящие в заблуждение расчеты «Процент побед» на точные «Оценочная вероятность прибыли» (Est. PoP) с использованием N(d2) по ценам безубыточности, добавил предварительную фильтрацию по рыночным метрикам, которая сократила количество API-вызовов на 85%, и внедрил модель ожидаемой стоимости с тремя исходами.
Посмертный анализ: Система управления для проектов по разработке ИИ с использованием Claude
Разработчик поделился постмортемом двухнедельного проекта Claude Code, в результате которого было создано 23 тысячи строк кода и 2629 тестов примерно за 100 долларов, подчеркнув, что система управления была важнее, чем промпты. Фреймворк является открытым исходным кодом.
Запуск OpenClaw локально на Jetson Nano и игровом ноутбуке с использованием Ollama
Разработчик настроил OpenClaw для локальной работы с использованием Jetson Nano и игрового ноутбука MSI 2022 года с Qwen 3.5 9B через Ollama, реализовав технологию wake-on-LAN для энергоэффективности и гибридную маршрутизацию к OpenAI для сложных задач.