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

tmux-claude: Мониторинг экземпляров кода Claude в панелях Tmux
tmux-claude — это инструмент, который добавляет мониторинг в реальном времени для экземпляров Claude Code в сессиях tmux. Он предоставляет строку состояния, интерактивную панель управления, улучшенный переключатель окон и уведомления на рабочем столе, считывая локальные файлы сессий без использования API.

Мобильное приложение Off Grid добавило использование ИИ-инструментов на устройстве с трёхкратным увеличением скорости.
Мобильное приложение Off Grid теперь позволяет моделям ИИ использовать инструменты, такие как веб-поиск, калькулятор, дата/время и информацию об устройстве, полностью офлайн, с настраиваемыми параметрами кэша KV, обеспечивающими до 30 токенов в секунду на телефонах.

Unsloth и NVIDIA сотрудничают для ускорения обучения LLM примерно на 25%
Unsloth и NVIDIA выпускают оптимизации для обучения LLM: кэширование метаданных упакованных последовательностей (~14,3% ускорения) и двойная буферизация асинхронного градиентного контрольного чекпоинта (~8% ускорения) без потери точности. Автоматически включается на ноутбуках RTX, дата-центровых GPU и DGX Spark.

Claude Code теперь поддерживает 240+ моделей через шлюз NVIDIA NIM, включая Nemotron-3 120B для агентного кодирования
Claude Code может переключаться во время сеанса на более чем 240 моделей NVIDIA NIM с помощью команды /model. Вариант Nemotron-3 Super 120B с режимом мышления показывает отличные результаты при рефакторинге нескольких файлов и агентных задачах.