Зора: Автономный ИИ-агент с безопасностью по умолчанию и локальной памятью

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 18 марта 2026 г.🔗 Source
Зора: Автономный ИИ-агент с безопасностью по умолчанию и локальной памятью
Ad

Zora — это ИИ-агент, разработанный для работы полностью офлайн через Ollama по умолчанию, с архитектурой, ориентированной на безопасность, которая начинается с нулевых прав доступа. Созданный в ответ на проблемы безопасности и биллинга с OpenClaw, он реализует подход «по умолчанию запрещено», где пользователи явно разблокируют только то, что им нужно.

Архитектура безопасности

В отличие от модели «по умолчанию разрешено» OpenClaw, которая привела к уязвимостям RCE CVSS 8.8 и открытым экземплярам, Zora хранит правила безопасности в файле policy.toml, загружаемом с диска перед каждым действием, предотвращая стирание политик безопасности в середине сеанса из-за сжатия контекста. Агент использует двойной LLM-карантин (архитектура CaMeL) для защиты от инъекций промптов, гарантируя, что сырые сообщения канала никогда не достигнут основного агента. Нет маркетплейса навыков — навыки представляют собой локальные файлы, которые пользователи устанавливают самостоятельно.

Ad

Стоимость и подключение

Zora по умолчанию направляет фоновые задачи (heartbeat, рутины, запланированные задания) на локальный Ollama, не требуя кредитной карты или API-ключа. Для более мощных моделей он может работать с существующими учётными записями Claude через SDK агента или с Gemini через учётные записи Google, не требуя API-ключей, привязанных к биллинговым аккаунтам.

Система памяти

Агент реализует три уровня памяти: внутрисессионную (политика и контекст внедряются заново при запуске), межсессионную (простые текстовые файлы в ~/.zora/memory/, которые сохраняются между перезапусками) и долгосрочную консолидацию с еженедельным фоновым сжатием, запланированным на воскресенье в 3 часа ночи, чтобы избежать пиковых затрат на API. Скользящее окно риска в 50 событий отслеживает состояние сеанса отдельно, чтобы предотвратить стирание истории рисков при сжатии.

Начало работы

Три команды, чтобы попробовать Zora:

npm i -g zora-agent
zora-agent init
zora-agent ask "do something"

Проект доступен на github.com/ryaker/zora.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Шерлок: Документация Apple Developer как локальный MCP для Claude Code
Инструменты

Шерлок: Документация Apple Developer как локальный MCP для Claude Code

Sherlock индексирует 70 000 символов API Apple в SQLite FTS5 и предоставляет 5 инструментов MCP + 3 навыка автоматического запуска для привязки Claude Code к реальной документации, предотвращая галлюцинации.

OpenClawRadar
Claude-Code версии 2.1.111 добавляет Opus 4.7 с высоким уровнем усилий, функцию /ultrareview и инструмент PowerShell.
Инструменты

Claude-Code версии 2.1.111 добавляет Opus 4.7 с высоким уровнем усилий, функцию /ultrareview и инструмент PowerShell.

Claude-Code v2.1.111 представляет уровень усилий Opus 4.7 xhigh между high и max, добавляет команду /ultrareview для облачных многокомпонентных проверок кода и начинает внедрять поддержку инструментов PowerShell в Windows. Обновление также включает интерактивные элементы управления /effort, автоматическое соответствие темы и множество исправлений ошибок.

OpenClawRadar
Панель управления кода Клода отслеживает более 19 миллионов AI-сгенерированных коммитов на GitHub
Инструменты

Панель управления кода Клода отслеживает более 19 миллионов AI-сгенерированных коммитов на GitHub

Разработчик создал дашборд, отслеживающий более 19 миллионов коммитов, сгенерированных Claude Code в публичных репозиториях GitHub, где TypeScript (35,3%), Python (19,2%) и JavaScript (10,3%) являются самыми популярными языками. Система использует Next.js с Recharts и PostgreSQL, а также ETL-пайплайн, который обходит ограничения по частоте запросов API GitHub.

OpenClawRadar
Тесты MemAware Benchmark проверяют память ИИ за пределами поиска по ключевым словам.
Инструменты

Тесты MemAware Benchmark проверяют память ИИ за пределами поиска по ключевым словам.

MemAware — это бенчмарк с 900 вопросами по 3 уровням сложности, который проверяет, могут ли ИИ-ассистенты с памятью извлекать релевантный контекст, когда запросы не содержат на него намёков. Результаты показывают, что BM25-поиск набрал 2,8% против 0,8% без памяти, а векторный поиск падает до 0,7% на кросс-доменных связях.

OpenClawRadar