Selfware: локальная платформа для ИИ-агентов на Rust с архитектурой PDVR

Selfware — это фреймворк с открытым исходным кодом для ИИ-агентов, специально оптимизированный для локального вывода, созданный для автономного выполнения сложных многоэтапных инженерных задач без использования централизованных API.
Основная архитектура
Фреймворк реализует строгий когнитивный цикл PDVR (Plan, Do, Verify, Report — Планирование, Выполнение, Проверка, Отчёт) и полностью написан на Rust для безопасности памяти и максимальной производительности. Проект перешёл в статус официальной благотворительной организации, чтобы сосредоточиться на приватности и сохранении открытого исходного кода, а не на извлечении прибыли через коммерческие API.
Ключевые особенности
- Поддерживает 54 локальных инструмента из коробки
- Спроектирован с конфигурацией «4-часового терпения», позволяющей медленным, но очень сложным процессам вывода надёжно выполняться в течение ночи на потребительском оборудовании без тайм-аутов
- Создан для локального вывода, чтобы противостоять удобству централизованных API
Текущий статус и сообщество
Создатель ищет рецензии на код, особенно касающиеся управления контекстом и маршрутизации между несколькими моделями при ограниченной видеопамяти. Проект организует офлайн-встречи, включая практический технический воркшоп в Нью-Йорке и дискуссию о приватности и политике в Вашингтоне.
Для разработчиков, работающих с локальными ИИ-моделями, этот фреймворк решает проблему выполнения сложных рабочих процессов агентов без зависимостей от облачных сервисов. Архитектура PDVR предлагает структурированный подход к многоэтапным задачам, а реализация на Rust даёт преимущества в производительности для сред с ограниченными ресурсами.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Навык OpenClaw для локальной транскрипции встреч с помощью Whisper
Новый навык OpenClaw под названием ghostmeet обеспечивает локальную транскрипцию встреч с использованием Whisper. Он захватывает аудио с вкладок браузера через расширение Chrome и может генерировать сводки с помощью Claude, причём всё аудио и транскрипция обрабатываются локально на вашем компьютере.

Signet: Открытый слой памяти для ИИ-агентов программирования достигает 80% F1 на LoCoMo
Signet — это система памяти с открытым исходным кодом для ИИ-агентов программирования, которая достигает 80% F1 на бенчмарке LoCoMo, по сравнению с 41% у стандартного RAG. Она извлекает воспоминания после каждой сессии и внедряет релевантный контекст перед промптами, работая локально с SQLite.

Бенчмарк квантизации Qwen 3.6 27B: Q4_K_M превосходит Q8_0 по практическим компромиссам
Оценка Qwen 3.6 27B в квантованиях BF16, Q4_K_M и Q8_0 GGUF на задачах HumanEval, HellaSwag и BFCL. Q4_K_M обеспечивает точность, близкую к BF16, при 48% меньшем потреблении RAM, скорости в 1,45 раза выше и размере файла на 68,8% меньше.

Создатель навыков: Создавайте навыки OpenClaw без написания кода
Skill Scaffolder — это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям создавать навыки для OpenClaw, просто описывая желаемое на простом английском языке. Он обрабатывает весь процесс — опрашивает пользователей, создаёт файлы навыков, тестирует и устанавливает их — без необходимости работы с YAML, Python или конфигурационными файлами.