Ветка YantrikClaw добавляет когнитивную память, режим компаньона и инструменты с учётом уровней в ZeroClaw.

Что YantrikClaw добавляет к ZeroClaw
YantrikClaw — это форк, созданный на основе экосистемы ZeroClaw. Он сохраняет всю существующую функциональность OpenClaw, включая 20+ каналов, поддержку всех провайдеров LLM и единый бинарный дистрибутив, добавляя при этом три значительных набора функций.
Ключевые функции из источника
- Когнитивная память (YantrikDB) — Постоянная система памяти, выходящая за рамки базовой истории разговоров. Включает семантическое запоминание, эпизодическую память, графы знаний и черты личности. Это позволяет ИИ запоминать предпочтения, решения и отношения между разговорами, а не ограничиваться последними 10 сообщениями.
- Режим компаньона — Включает отслеживание связи, эволюцию личности и 70+ инстинктов, которые управляют проактивным поведением. ИИ может обращаться к пользователю, когда у него есть соответствующая информация, вместо того чтобы ждать запросов.
- Выбор инструментов с учётом уровня — Адаптирует интерфейс инструментов в зависимости от размера модели. Для моделей 0.5B, работающих на устройствах вроде Raspberry Pi, используется выбор на основе MCQ с кандидатами, ранжированными по эмбеддингам. Для моделей 100B+ предоставляется полный набор инструментов. Один и тот же бинарный файл агента работает на любой конфигурации оборудования.
Установка и сообщество
Установка через Cargo: cargo install yantrikclaw
Проект имеет лицензию MIT и активно ищет участников, особенно для разработки новых инстинктов, бэкендов памяти и тестирования небольших моделей. Ресурсы доступны на GitHub по адресу github.com/yantrikos/yantrikclaw и в сообществе на сабреддите https://www.reddit.com/r/YantrikClaw/.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Открытый навык Claude для консалтинговых фреймворков и кейсов
Бесплатный навык Claude с лицензией MIT предоставляет структурированные справочные материалы для работы в сфере управленческого консалтинга, включая фреймворки, отраслевой контекст и кейс-стади. Проект состоит из 80+ файлов в формате markdown, организованных по доменам, и ищет контрибьюторов для расширения охвата.

Подход Cursor к быстрому поиску с помощью регулярных выражений для ИИ-агентов
Cursor разрабатывает индексированный поиск по регулярным выражениям для решения проблем производительности в больших монорепозиториях, где ripgrep может занимать более 15 секунд, используя инвертированные индексы с n-граммами на основе исследования 1993 года Зобеля, Моффата и Сакса-Дэвиса.

TechDebtMCP v2.0.0: MCP-сервер для анализа технического долга на 14 языках
TechDebtMCP v2.0.0 — это MCP-сервер, который подключает Claude к вашей кодовой базе для анализа технического долга. После подключения вы можете задавать Claude вопросы о техническом долге, проблемах безопасности и качестве кода.

Многоагентный карьерный наставник, созданный с помощью Ollama и MCP для локального искусственного интеллекта
Разработчик создал систему из 5 агентов ИИ, которая анализирует резюме и генерирует отчеты о карьерном интеллекте, используя Ollama с llama3 локально. Система связывает выходные данные агентов так, что каждый строит на основе предыдущего контекста, а MCP обрабатывает интеграцию инструментов.