SIDJUA v0.9.7: Открытая мультиагентная ИИ-система с обеспечением управления до выполнения действий

Что делает SIDJUA
SIDJUA — это открытый многозадачный AI-фреймворк, ориентированный на обеспечение управления. В отличие от фреймворков, которые только регистрируют действия после их выполнения, SIDJUA проверяет каждое действие агента перед выполнением через 5-этапный конвейер обеспечения. Это предотвращает ущерб от таких действий, как утечка данных или превышение бюджета, блокируя их в источнике.
Ключевые особенности версии v0.9.7
- Обеспечение управления: Блокирует действия агентов, нарушающие определённые правила, до выполнения. Примеры включают превышение бюджета, доступ к ресурсам вне назначенной области или попытки действий без надлежащего логирования.
- Поддержка нескольких LLM: Работает с Anthropic, OpenAI, Google, Groq, DeepSeek, Ollama или любым совместимым с OpenAI провайдером. Вы можете переключать провайдеров для каждого агента или задачи.
- Саморазмещаемый и автономный: Работает на вашем оборудовании, требует всего 4 ГБ ОЗУ, способен работать в изолированной среде и может полностью работать офлайн с локальными моделями.
- Валидация несколькими LLM: Создан для использования LLM в качестве команд, которые проверяют результаты друг друга. Разработчик упоминает использование Gemini и DeepSeek для аудита кода, сгенерированного моделями Opus и Sonnet.
- Система уведомлений: Поддерживает Telegram-бота, Discord-вебхуки, электронную почту и пользовательские хуки. Уведомления срабатывают, когда агентам требуется внимание или заканчивается бюджет.
- Настольный графический интерфейс: Создан с помощью Tauri v2, предоставляет нативные приложения для macOS, Windows и Linux. Включает панель управления, просмотрщик управления и отслеживание затрат. Поставляется с v1.0 (ожидается в конце марта/начале апреля).
- Инструмент миграции: Команда импорта для переноса агентов из OpenClaw или Moltbot. Одна команда автоматически применяет управление (бета-функция).
Начало работы
Быстрая настройка занимает около 2 минут:
git clone https://github.com/GoetzKohlberg/sidjua.git
cd sidjua && docker compose up -d
docker exec -it sidjua sidjua init
docker exec -it sidjua sidjua chat guideАгент-гид работает без API-ключей, используя бесплатный уровень Cloudflare Workers AI. Добавьте свои собственные ключи для полной многозадачной настройки.
Детали проекта
- Лицензия: AGPL-3.0
- Разработка: Основатель-одиночка с 35-летним опытом в IT, базируется на Филиппинах
- Статус: Бета-версия (v0.9.7), v1.0 запланирована на конец марта/начало апреля
- Сообщество: Доступен Discord для сообщений об ошибках и вопросов
📖 Read the full source: r/clawdbot
👀 Смотрите также

Плагин Claude Code анализирует любой плагин и создаёт интерактивные вики-отчёты.
Новый плагин Claude Code под названием vision-powers анализирует любой путь плагина или URL GitHub и генерирует интерактивный HTML-вики-отчет с архитектурными диаграммами, аудитами безопасности и разбивкой навыков. Установка осуществляется через claude plugin add vision-powers@claude-code-zero.

Обзор альтернатив Hermes Agent 2026: Самостоятельно размещаемые решения от OpenClaw до memU Bot
Разработчик, использующий Hermes с момента запуска, протестировал все самостоятельно размещенные и управляемые альтернативы после проблем с безопасностью ClawHub. Ключевые находки: OpenClaw (370k звезд), но 9 CVE за 4 дня и ~20% вредоносных пакетов; TrustClaw перестроен с OAuth/песочницей; nanobot ~4K строк на Python с MCP; memU Bot с уникальной структурированной памятью. Управляемые варианты: Perplexity Computer (19 моделей, $200/мес), Claude Cowork (открывает реальные приложения Mac) и KimiClaw (40GB RAG, привязан к K2.5, законы Китая о данных). Полный обзор по ссылке.

Анализ переиспользуемых Go-компонентов Ollama для локальной разработки LLM
Разработчик изучил исходный код Ollama и обнаружил несколько автономных компонентов на Go, включая чистый Go-семплер токенов, ридер/райтер GGUF, инструменты конвертации моделей, рендеринг шаблонов чата и трансформы совместимости с OpenAI, которые недоступны в виде отдельных библиотек.

mnemos: постоянный слой памяти для ИИ-агентов программирования (Go, MCP-Native, без Python)
mnemos — это Go-основанный MCP-нативный слой памяти для AI-агентов, занимающихся кодингом. Автор создал верификатор для измерения прироста: +40% в совокупности для сценариев чтения, но только 53% захвата при записи после итеративных исправлений.