PicoClaw не смог создать ИИ-агента для F1, потратив $20 на API-кредиты

Разработчик поделился подробным отчётом о неудаче после попытки использовать PicoClaw для создания ИИ-агента, ориентированного на Формулу-1, на Raspberry Pi Zero 2W. Проект был направлен на создание Telegram-бота, который предоставлял бы календарь, результаты гонок, погоду, новости и сплетни с «нулевыми усилиями» со стороны пользователя.
Настройка и первоначальные проблемы
Разработчик установил PicoClaw на свежую ОС, отметив, что по умолчанию использовалась версия 11 вместо последней сборки. Он приобрёл ключ API DeepSeek, привязал учётные данные Telegram и дал агенту основную команду: «Ты мой эксперт по Формуле-1. Мне нужен полный календарь, результаты гонок и квалификаций, погода на трассе, новости и все драмы/сплетни Формулы-1. Без моих усилий».
Процесс разработки и неудачи
Агент согласился на задачу и начал генерировать большое количество кода на Python в течение нескольких часов. В ходе этого процесса разработчик заметил, что кредиты его API-аккаунта «исчезали, как вода». Агент также запросил второй токен Telegram для создания отдельного канала связи.
В итоге агент начал галлюцинировать. Разработчик очистил SD-карту, выполнил чистую установку последней версии PicoClaw и попробовал другой подход, вручную найдя все необходимые API и RSS-ленты, чтобы «с ложечки» подавать источники данных.
Критический архитектурный недостаток
Даже с вручную предоставленными источниками данных кредиты API продолжали быстро расходоваться. Разработчик обнаружил, что код, сгенерированный PicoClaw, полагался на постоянные вызовы LLM вместо использования локальной логики API. Он дал строгую команду: «Никаких вызовов LLM. Перепиши логику на Go».
После новых галлюцинаций и 20 долларов потраченных на API-платежи проект полностью провалился. Разработчик пришёл к выводу, что PicoClaw — это «просто раздутый ИИ-помощник», который «ничего не похож на OpenClaw» и «бесполезен для реальных сборок проектов» в его текущем состоянии.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Внутри vLLM: анатомия высокопроизводительной системы инференса больших языковых моделей
Aleksa Gordić разбирает ключевые компоненты vLLM: движок, менеджер KV-кэша, paged attention и непрерывную пакетную обработку. Рассматриваются продвинутые функции: chunked prefill и раздельные P/D.

Beagle SCM: система управления исходным кодом, которая хранит AST-деревья
Beagle — это экспериментальная система управления исходным кодом, которая хранит абстрактные синтаксические деревья вместо бинарных данных, используя формат данных, похожий на CRDT, под названием BASON, и хранилище на основе key-value баз данных, таких как RocksDB.

ClawControl 1.7.1 улучшает надежность передачи сообщений и поддержку медиа для OpenClaw.
ClawControl 1.7.1 исправляет несколько проблем на стороне клиента, включая накопление текста, фантомные сообщения и проблемы с обработкой медиа. Обновление сохраняет совместимость с OpenClaw до версии 3.28.

GlycemicGPT: Самостоятельно развернутый ИИ-монитор диабета с BYOAI и Plugin SDK
GlycemicGPT — это открытая платформа для самостоятельного размещения, которая подключает Dexcom G7 и помпы Tandem к уровню анализа ИИ. Она предоставляет ежедневные сводки, анализ приема пищи, чат для бесед и настраиваемые оповещения, работающие на вашем собственном оборудовании.