TigrimOS v1.1.0 и Tiger CoWork v0.5.0 выпущены с поддержкой удалённых роев агентов и настраиваемого управления.
TigrimOS v1.1.0 и Tiger CoWork v0.5.0, выпущенные сегодня, привносят связь между удалёнными роями агентов и настраиваемые протоколы управления в открытую мультиагентную платформу.
Две версии для разных сред
TigrimOS v1.1.0 — это автономное приложение для Mac и Windows со встроенной песочницей Ubuntu, не требующее зависимостей Docker или облачных сервисов. Tiger CoWork v0.5.0 — нативная версия для Linux с тем же набором функций, но предназначенная для запуска непосредственно на серверах без накладных расходов на виртуальные машины.
Связь между удалёнными роями агентов
Ключевая функция обеспечивает связь между роями через сети. Каждый экземпляр TigrimOS запускает свой собственный внутренний рой агентов, и в версии v1.1.0 эти рои могут взаимодействовать друг с другом. Оркестратор считывает личность и обязанности каждого удалённого узла, выбирает подходящий рой для задачи и делегирует всю задачу целиком. Агенты на разных физических машинах общаются так, как будто они находятся на одном компьютере.
Это позволяет пользователям подключать облачные GPU-узлы для сложных вычислений, серверы баз данных для масштабного поиска, используя ноутбук в качестве координатора, что решает проблему запуска виртуальных машин на ограниченном настольном оборудовании.
Настраиваемые протоколы управления
Доступно пять топологий управления, настраиваемых для каждой сессии:
- Звезда/Центр: Единственный оркестратор с агентами, выполняющими задачи. Детерминированная система без переговоров. Подходит для чётко определённых задач, требующих предсказуемого результата.
- Доска объявлений: Оркестратор публикует задачи, агенты делают ставки на основе навыков и доступности. Классическая система распределённых аукционов. Подходит для команд со смешанной специализацией.
- Конвейер: Последовательная передача задач между агентами (А завершает, передаёт Б). Подходит для структурированных рабочих процессов, таких как исследование → черновик → проверка → доставка.
- Сеть: Полностью децентрализованная система, где любой агент может делегировать задачу любому другому напрямую. Нет центрального органа. Подходит для открытых исследований или творческих задач, выигрывающих от множества перспектив.
- Шина: Вещание всем агентам одновременно, задача подхватывается тем, кто может её обработать. Подходит для параллелизуемых рабочих нагрузок.
Дополнительные функции
- Каждый агент может использовать разный бэкенд LLM (Claude Code, Codex, GLM, Minimax, локальный Ollama и т.д.)
- Песочница изолирована по умолчанию — агенты не могут получить доступ к файловой системе хоста, если папки не смонтированы явно
- Длительные сессии с восстановлением контрольных точек и сжатием контекста
- Интеграция с сервером MCP для внешних инструментов
- Монитор задач в стиле Minecraft, показывающий активность агентов в реальном времени с взаимодействиями между агентами для отладки мультиагентных потоков
Обновление с версии v1.0.0 не требует пересборки виртуальной машины — подключитесь по SSH и выполните несколько команд.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Настройка Headless OpenClaw с Discord через Docker-скрипты
Репозиторий на GitHub предоставляет скрипты для запуска OpenClaw с Discord в headless-контейнере Docker, избегая TUI/WebUI. Он включает управляющий скрипт с командами, такими как claw init, start и stop, а также предварительно настроенную поддержку OpenAI Responses API, Chromium и различных инструментов.
VS Code Agent Kanban: Управление задачами на основе Markdown для ИИ-агентов программирования
VS Code Agent Kanban — это расширение, которое создаёт GitOps-совместимую канбан-доску внутри VS Code, используя файлы Markdown в качестве записей о задачах. Оно решает проблему «гниения контекста» в ИИ-агентах для программирования, сохраняя планировочные беседы, решения и детали реализации в версионируемых .md-файлах.
Клод Код Хук отслеживает накопление незавершенной работы в рабочих процессах ИИ-программирования
Разработчик создал хук UserPromptSubmit для Claude Code, который отслеживает накопление незавершённой работы по четырём очередям: незафиксированные изменения свыше 200 строк, три или более незапущенных коммита, запущенные коммиты без файлов изменений и PR на выпуск, открытые дольше 24 часов.
Codeset улучшает работу кодирующих агентов, предоставляя контекст из истории git, специфичный для репозитория.
Codeset генерирует статические файлы из истории git, которые предоставляют контекст, такой как прошлые ошибки, корневые причины и взаимосвязи совместных изменений. Тестирование показало улучшение на 5,3 п.п. на codeset-gym-python и на 2 п.п. на SWE-Bench Pro с использованием OpenAI Codex.