Openclaw

Персистентная память превращает агента из инструмента, которому каждый раз приходится объяснять контекст, в систему, способную передавать этот контекст дальше. Однако это открывает сценарий сбоя, которого нет в stateless-чат-режиме: интерпретация может стать частью памяти, извлекаться как факт и обосновывать более сильную версию самой себя.

Миграция ИИ-ассистента — это не то же самое, что копирование конфигурации приложения. Сложная часть заключается в сохранении идентичности, памяти, поведения инструментов, запланированных задач и доступа к сообщениям без возникновения ситуации, когда два шлюза (gateway) работают как один и тот же бот.

Навыки агентов и MCP-серверы часто представляют как конкурирующие способы расширения ИИ-агента. Это неверный подход: навык учит агента работать, а MCP-сервер предоставляет ему контролируемый доступ к живым возможностям.

Агенты с опросом (polling agents) — одна из наименее гламурных частей архитектуры AI-ассистентов, но одновременно и одна из самых полезных.

Архитектура AI-агентов начинает разделяться на два уровня.

Протокол A2A (Agent-to-Agent Protocol), аббревиатура от Agent2Agent Protocol, представляет собой открытый стандарт для взаимодействия между независимыми системами ИИ-агентов.

Память превращает ассистентов из реактивных в персистентные, но именно в ней множество систем тихо деградируют. Исследования утверждают, что разделения на краткосрочную и долгосрочную память больше недостаточно для современных агентных систем памяти; SDK от OpenAI и LangGraph указывают на более простую стек-модель — рабочая память, персистентное состояние и поиск (retrieval).

Продолжающий работу ИИ-ассистент — это не «языковая модель с промптом». Это система, которая принимает намерения пользователя, сохраняет состояние, принимает решения о том, когда извлекать данные или выполнять действия, и предоставляет достаточно деталей времени выполнения для отладки сбоев.

Фреймворки AI-агентов с открытым исходным кодом стремительно набирают популярность на GitHub. Два проекта, лежащих в основе экосистемы самохостинг-систем ИИ — OpenClaw и Hermes Agent — настолько опередили остальных, что вся остальная ниша борется за отдаленное третье место.

Эта страница представляет собой практическое руководство по настройке агентов на базе LLM (температура, top_p, top_k, штрафы и их взаимодействие в многоступенчатых рабочих процессах с интенсивным использованием инструментов).

Большинство стеков ИИ-агентов по-прежнему рассматривают безопасность как проблему, которую нужно решать после демонстрации. NemoClaw исходит из противоположного предположения и делает изоляцию, политики и маршрутизацию настройками по умолчанию с первого дня.

Обновлено в сентябре 2026: добавлены Mnemosyne и Memori, расширены настройки Honcho и Hindsight, а также добавлено сравнение политик захвата данных (capture policy) параллельно с исходной таблицей инфраструктуры.

У OpenClaw есть два типа расширений, и их легко перепутать.

Плагины расширяют среду выполнения. Навыки (Skills) расширяют поведение агента.

Эта статья посвящена плагинам OpenClaw — нативным пакетам шлюза, которые добавляют каналы, провайдеры моделей, инструменты, речевые функции, память, медиа, веб-поиск и другие возможности runtime.

OpenClaw выглядит простым в демонстрациях. В производственной среде он становится полноценной системой.

Большинство локальных конфигураций ИИ начинаются с модели и среды выполнения.