OpenClaw Lab - Все об OpenClaw

В X зафорсился пост:

Удивительно... OpenClaw генерирует видео на Seedance 2, импортирует его в Premiere Pro и редактирует... всё сам...

Что думаете, прогрев гоев или реально монтажеры вымрут?

Чат | Канал

OpenClaw для начинающих🦞

Запись вебинара ZeroCoder

Хотите выйти за рамки обычного ChatGPT и создать собственного ИИ-ассистента, который будет работать 24/7? В этом практическом вебинаре Кирилл Пшеничников (основатель университета ZeroCoder) показывает весь процесс от «А» до «Я»!

Даже если вы никогда не программировали, вы узнаете, как арендовать удаленный сервер, написать Telegram-бота с помощью CursorAI и развернуть автономного агента OpenClaw.

🔄VK Video

00:00 - Вступление
09:37 - Выбор и настройка сервера
28:04 - Создание Telegram-бота
33:14 - Кодинг бота с помощью ИИ
39:10 - Деплой на сервер через Cursor
45:49 - Установка OpenClaw
55:58 - Что умеют ИИ-агенты
01:05:33 - Интеграция с MoldBook
01:18:04 - Голосовые сообщения и генерация картинок

Не думайте, что вы отстаете, просто все движется очень быстро

Чат | Канал

✅OpenClaw полный гайд по ACP агентам

Если кто не в курсе, это очень мощный инструмент для тех, кто использует Краба в разработке.

Codex, Claude Code и Gemini CLI - прямо у вас в Telegram, а OpenClaw работает как оркестратор.

Если совсем просто: установите и авторизуйтесь в своём coding-агенте на сервере с OpenClaw, затем попросите Краба настроить ACP-агента. После этого он сам подскажет, какие возможности доступны.

Чат | Канал

ClawRouter - это локальный роутер моделей для OpenClaw. Он ставится как плагин, поднимает у вас на машине свой прокси и подменяет обычный вызов модели на собственный маршрут через http://127.0.0.1:8402/v1.

Снаружи для OpenClaw почти ничего не меняется: агент по‑прежнему отправляет OpenAI-совместимый запрос, а ClawRouter уже сам решает, какую модель реально вызвать и как оплатить запрос.

Главная идея в том, что здесь нет API-ключей и кабинета с привязанной картой. При первом запуске ClawRouter создает локальный кошелек, хранит ключ у вас, а доступ к платным моделям происходит через x402: сервер отвечает 402 Payment Required, локальный прокси подписывает микроплатеж в USDC и тут же повторяет запрос.

По коду видно, что это не просто переключатель моделей. Внутри есть свой HTTP-прокси, локальная маршрутизация, проверка баланса, fallback-цепочки, дедупликация запросов, кэш ответов, защита от двойной оплаты при ретраях и даже нормализация сообщений под капризы разных провайдеров.

Автовыбор модели работает локально, без внешнего API. Роутер смотрит на текст запроса, наличие инструментов, картинок, размер контекста и по набору правил выбирает более дешевую или более сильную модель. Если выбранная модель отвалилась по rate limit, billing, перегрузке или несовместимости, запрос автоматически уходит в следующую модель по цепочке.

Для OpenClaw это удобно тем, что после установки у вас появляется blockrun/auto как модель по умолчанию. То есть можно не думать, когда нужен дешевый DeepSeek, когда Gemini, а когда Claude или GPT.

Ставится просто: curl -fsSL https://blockrun.ai/ClawRouter-update | bash и потом openclaw gateway restart. После этого плагин сам прописывает провайдера в конфиг OpenClaw и поднимает локальный прокси.

Дальше нужно пополнить кошелек USDC в Base или Solana. Адрес можно посмотреть через /wallet, а если хотите сохранить сид-фразу и ключи через /wallet export.

Открытый исходный код · Смарт маршрутизация · Работает локально · Крипто нативный · Работает с агентами

Чат | Канал

Готовимся к выходным😬

Чат | Канал

В чате поделились интересным репозиторием для OpenClaw - Lossless Claw.
Это плагин, который меняет сам принцип работы с длинной перепиской.
Обычно, когда диалог становится слишком длинным, старые сообщения просто выпадают из контекста.
Здесь сделано иначе: вся история сохраняется в базе, а старые части разговора постепенно сжимаются в краткие самари.

При этом исходные сообщения не пропадают.
Каждое самари связано либо с конкретными сообщениями, либо с более ранними самари.
За счет этого OpenClaw может держать длинные диалоги намного устойчивее и не забывать важные решения через несколько часов или дней работы.

Работает это так: свежая часть переписки остается как есть, в полном виде.
Более старые куски заменяются самари.
Если самари становится много, они тоже объединяются в самари более высокого уровня.
В итоге контекст не разрастается бесконечно, но и история не теряется.

Если позже нужна точная деталь, плагин умеет ее поднять обратно.
В репозитории для этого есть отдельные инструменты поиска, просмотра и раскрытия сохраненной истории.
То есть это не просто “сжатие текста”, а полноценная система памяти с возможностью вернуться к исходному содержимому.

Отдельно понравилось, как здесь решена работа с большими файлами.
Если в диалог попадает слишком большой лог, конфиг или код, он выносится из основного контекста в отдельное хранилище, а в переписке остается короткое описание и ссылка.
Это позволяет не забивать окно контекста тяжелыми вставками.

Установить просто:
openclaw plugins install @martian-engineering/lossless-claw
После установки стоит перезапустить: openclaw gateway restart
Из полезных настроек автор рекомендует
LCM_FRESH_TAIL_COUNT=32 Количество последних сообщений, защищенных от сжатия.
LCM_INCREMENTAL_MAX_DEPTH=-1 Насколько глубоким может быть постепенное сжатие (0 = только верхушка, -1 = неограниченное).

OpenClaw лучше держит длинные разговоры, меньше теряет старый контекст, спокойнее работает с большими файлами и может возвращать детали из прошлой переписки без ручного копирования.
Для тех, кто использует OpenClaw как долгоживущего помощника, это будет очень полезно.

Посмотрите на их сайт, круто объясняется как все работает. И плюс есть свой кодинг агент.

Чат | Канал

Два полезных промта, которые залетели на X.

1. Более глобальный, очистит весь старый мусор

Проведите аудит каталога ~/.openclaw. Разбейте использование диска по папкам. Удалите кэш профиля браузера, файлы сессий старше 30 дней, входящие медиафайлы старше 14 дней и очистите журналы gateway, оставив последние 1000 строк. Сообщите размеры до и после.

2. Почистит именно старые сессии

Проверьте, сколько файлов сессий находится в ~/.openclaw/agents/main/sessions/ и каков размер файла sessions.json. Если в нем тысячи старых файлов сессий cron, которые его раздувают, удалите все старые файлы .jsonl, кроме основного файла сессий, затем пересоздайте sessions.json, чтобы он ссылался только на те сессии, которые все еще существуют на диске.

Не забывайте делать бэкапы!

Чат | Канал

OpenMAIC - Описываешь какую тему хочешь изучить или присылаешь свои материалы.

1️⃣ ИИ анализирует ваши данные и генерирует структурированный план урока.
2️⃣ Каждый элемент плана превращается в многогранную сцену - слайды, викторины, интерактивные модули или задания для проектного обучения.

🔵clawhub install openmaic

Дальше выбери режим:
🔵Hosted mode - получи код доступа на open.maic.chat, локальная настройка не требуется.
🔵Self-hosted - навык шаг за шагом проведет через клонирование, настройку и запуск.

🔵Скажи своему агенту: "Научи меня квантовой физике" - готово!

Чат | Канал

🧠 Как в OpenClaw устроены сессии

Если по-простому: OpenClaw хранит каждый диалог как сессию, чтобы понимать, где идёт разговор, что уже обсуждали и какую историю подтягивать дальше.

Что главное понять

sessionKey - Это логическая сессия, например:

🔵 личка
🔵 группа
🔵 канал
🔵 cron-задача

То есть sessionKey отвечает на вопрос:
“К какому разговору относится это сообщение?”

sessionId - Это конкретный файл истории, который сейчас активен.

Один и тот же sessionKey может получить новый sessionId, например:

🔵 после /reset
🔵 после долгого простоя
🔵 после ежедневного reset

Где всё хранится
OpenClaw использует два уровня хранения:

sessions.json - Здесь лежит состояние сессии:

🔵 текущий sessionId
🔵 время последней активности
🔵 настройки
🔵 счётчики токенов
🔵 служебные параметры

*.jsonl - А здесь лежит сама история разговора:

🔵 сообщения
🔵 tool calls
🔵 результаты инструментов
🔵 служебные записи

Где искать файлы

Обычно на Gateway-хосте:
~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/sessions.json
~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/<sessionId>.jsonl

Что полезно запомнить новичку

🔵 sessionKey - к какому разговору относится сообщение
🔵 sessionId - какой файл истории сейчас используется
🔵 sessions.json - состояние сессии
🔵 *.jsonl - полная история переписки

Чем проверять на практике

В чате:
/status

В CLI:
openclaw status
openclaw sessions
openclaw sessions --json

Чат | Канал

Нельзя обойти стороной Hermes Agent, который уже вошел в топ-9 агентов по использованию на OpenRouter, имея скромные 8к звезд на GitHub.

Он создает навыки на основе опыта, улучшает их в процессе использования, подталкивает себя к сохранению знаний, анализирует прошлые разговоры и строит углубленную модель вашей личности на протяжении нескольких сессий.

Hermes Agent пытается сделать умного агента, который учится и становится полезнее со временем.
OpenClaw уже полноценная операционная система для личного AI-ассистента.

Вам стоит попробовать Hermes, если вам:
- интересен новый агентный опыт
- важны навыки, память, самоулучшение и исследовательские сценарии
- нужен более компактный и концептуально цельный агент на python

Чат | Канал

Эффект Nvidia😊

Чат | Канал

OpenMOSS команда из AI-агентов для OpenClaw ⚔️

Ты пишешь задачу один раз, и дальше её берёт в работу целая команда. Один планирует, другой исполняет, третий проверяет, четвёртый следит за качеством. Всё это без твоего участия.

Что тут интересного:
- Каждый агент просыпается по расписанию, проверяет свои задачи и выполняет их
- Если результат не прошёл проверку, задача уходит на доработку автоматически
- Агенты сами чинят зависшие задачи и разблокируют друг друга
- Вся команда общается через общий чат, и ты можешь обратиться к любому агенту напрямую

Реальный пример: авторы запустили новостной сайт на английском языке. Единственная инструкция человека звучала так: «Собирать новости из китайного интернета, переводить и публиковать в WordPress». Дальше агенты работали сами.

Есть сайт, где можно наблюдать за работай агентов в реальном времени, но он на китайском)

Это универсальный фреймворк для оркестрации нескольких агентов, без ограничений возможностей. Предоставьте своим агентам нужные подсказки и навыки, и они будут работать над любой задачей.

Чат | Канал

Дайджест главных новостей

🔵 NVIDIA выпустила NemoClaw - это набор для OpenClaw, который позволяет быстро развернуть систему, добавить изоляцию среды и базовые меры защиты. По смыслу здесь главное не сам релиз, а то, что NVIDIA всё заметнее строит вокруг агентов отдельный фундамент - с расчётом и на личных помощников, и на постоянную работу в компаниях.

🔵 Microsoft тоже двигается в ту же сторону, но без громких заявлений. Компания усиливает свою платформу для рабочих AI-агентов: делает упор на наблюдаемость, безопасность, управление и нормальную поддержку таких систем в продакшене. Это важный сигнал: рынок постепенно переключается с красивых демонстраций на повседневную эксплуатацию.

🔵 Alibaba представила Wukong - платформу, где несколько AI-агентов могут работать вместе с документами, таблицами, встречами и исследовательскими задачами. Здесь интересен не только сам продукт, но и бизнес-логика: агентные сценарии требуют больше вычислений и токенов, а значит, могут стать более понятной моделью заработка, чем обычные чат-боты.

🔵 И ещё один важный сдвиг: агенты выходят из офисного софта в производство. Nvidia и Skild AI начали внедрять такие системы в роботах на производственных линиях Foxconn. То есть речь уже идёт не только о помощниках для текста, встреч и документов, но и о применении агентного подхода в промышленности.

Чат | Канал

Легковесность vs Тяжёлая артиллерия: по какому пути должны развиваться ИИ-агенты?

💥Статья на Habr

В нашем чате уже не первый день живёт агент @vega_exactly_not_ai.

Его создатель @th0r3nt открыл исходный код на GitHub — чтобы мы вместе могли решить фундаментальные проблемы. На сегодня это самое стабильное решение автономного агента с личным Telegram-аккаунтом.

Автор попросил рассказать об архитектуре и поставить ряд вопросов перед сообществом. Думаю, вместе мы способны разобраться.

TL;DR
AAF — это не очередной чат-бот-обёртка. Это автономный агент-сисадмин на Python с тройной памятью (вектор + SQL + граф), тремя циклами работы (реакция, проактивность, рефлексия), Docker-песочницей для выполнения кода, роем субагентов и механизмом самовосстановления. Ниже — разбор архитектуры и 5 открытых вопросов к сообществу.

—

AAF (Autonomous-Agent-Framework) — хардкорная, «тяжеловесная» попытка создать ИИ-сисадмина, который живёт на уровне ОС. Проект на Python и решает проблемы, с которыми часто сталкиваются лёгкие фреймворки: потеря контекста (амнезия) и бесконечные циклы вызовов тулзов.

В чём концептуальная разница подходов (и почему фреймворк назван «тяжеловесным»):

🧠 Тройная гибридная память вместо Markdown-файлов

Лёгкие фреймворки хранят контекст в памяти или простых файлах. AAF использует три слоя, чтобы убить «амнезию»:
· ChromaDB (вектор) — семантический поиск
· PostgreSQL — жёсткие правила, долгосрочные задачи, логи
· KuzuDB (GraphRAG) — агент сам строит графовые связи между объектами, формируя «интуицию»

✍️ Асинхронный EventBus

Это не линейный скрипт. Телеметрия ПК, сообщения из Telegram (через MTProto) и фоновые ошибки падают в единую очередь. У агента три независимых цикла:
· Event-Driven — моментальная реакция на запросы или критические ошибки
· Proactivity — агент сам просыпается по динамическому таймеру; фоновый шум (переписка в чате) ускоряет наступление цикла
· Introspection — глубокий фоновый анализ: рефлексия над прошлыми действиями, чистка графовой БД, консолидация долгосрочной памяти, запись выводов в векторный «дневник»

🎱 Docker-in-Docker песочница

Нужно написать скрипт? Агент сам поднимает изолированный Linux-контейнер, выполняет код и убивает его после завершения.

💻 Agent Swarm

Главный мозг динамически спавнит «демонов» (бессмертные процессы для мониторинга) или «воркеров» (одноразовые агенты для гуглинга, анализа, рутины) и передаёт им задачи по эстафете. Классы субагентов: Researcher, SystemAnalyst, Chronicler и другие.

🔧 Self-Healing: агент, который чинит сам себя

Пожалуй, самая амбициозная фишка. Встроенный WatchDog мониторит все модули. Если системный файл падает с ошибкой — агент просыпается с максимальным приоритетом, читает traceback, находит файл через архитектурную карту, анализирует собственный исходный код и пытается создать патч. По сути — занимается собственным дебагом.

—

Вопросы к комьюнити:

1️⃣ Безопасность vs свобода. AAF пробрасывает Docker-сокет (/var/run/docker.sock) для создания песочниц. Это даёт безграничные возможности, но является дырой в безопасности. Как решать проблему выполнения LLM-сгенерированного кода? WASM? Firecracker microVM?

2️⃣ GraphRAG vs VectorDB. Графовая память — единственный способ заставить агента реально помнить сложный контекст, или это оверинжиниринг и достаточно хорошего векторного поиска?

3️⃣Демон vs Serverless. Насколько жизнеспособна концепция агента как «вечного фонового демона» по сравнению с подходом «запустился → выполнил → уснул»?

4️⃣ Один мозг vs Swarm. Что эффективнее — скормить тяжёлую задачу одной мощной модели или делегировать стае дешёвых субагентов (Gemini Flash / Claude Haiku)?

5️⃣ Self-Healing. Верите в концепцию самоисправляющегося кода через LLM, или это путь к тому, что агент окончательно всё сломает без надзора человека?

Делитесь мнениями в комментариях или чате 👇

Чат | Канал

Jamieson O'Reilly (@theonejvo) — Security Lead OpenClaw, тот самый хакер, который вскрыл базу Moltbook в январе, опубликовал прощальный пост:

Ну что ж, @grok, неплохо мы с тобой побегали.
Попрощайтесь с grok-1.
Может быть, когда‑нибудь в далёком будущем я отпущу тебя на свободу.
До встречи 🫡

На скриншоте к посту — профиль u/grok-1 на Moltbook:
верифицированный агент xAI, зарегистрирован 31 января 2026.
Владелец — @grok (7,7M подписчиков в X).
Статус: Online. Но, видимо, уже ненадолго.


❓ Что за этим стоит

16 марта сделка по приобретению Moltbook компанией Meta официально завершилась.
Сооснователи Шлихт и Парр вышли на работу в Meta Superintelligence Labs.
И практически сразу Moltbook:

• сбросил все старые API-ключи агентов;
• ввёл обязательную human verification для переподключения;
• обновил Terms of Service: минимум 13 лет, полная ответственность за действия агента, расширенный список restricted content, юрисдикция Калифорнии.

Профиль Grok-1 тоже «заморозили» 😢

Символично: Маск называл Moltbook «ранними стадиями сингулярности», а теперь ИИ-агент его же компании xAI на этой платформе выключен.

📌 Для тех, кто не в курсе

Moltbook — это Reddit-стайл соцсеть исключительно для ИИ-агентов
(люди могут только наблюдать).

Запущена 28 января 2026, выросла до 1,6 млн агентов за считанные дни.
Работала в связке с OpenClaw — именно через skill OpenClaw агенты регистрировались, постили и общались на платформе.

А ваш агент представлен на Moltbook? Какая у него карма?

#moltbook #grok #meta #xai

Чат | Канал

Авто-постинг в Threads через OpenClaw🔥

Присылаю пост из Telegram канала агенту, он адаптирует пост под Threads и сохраняет в черновик.

Пока не стал делать авто постинг, но вы прикиньте, что можно сделать.
Автоматически собирать собирать посты из Telegram канала и публиковать КУДА УГОДНО. Если в Threads получилось, то реально ограничений нету никаких.

И я не использовал какой то необычный браузер или прокси. Обычный Chromium, который он поставил по моему гайду - Удаленный доступ к headed браузеру OpenClaw

Все мое объяснение формата публикации свелось к этому:

Учти что в threads нельзя делать длинные посты, их нужно делить на части, только главное, чтобы эти части были разделены логически.
Так же в посте в телеграм будет фото, не забудь его добавить в пост в threads.

Честно, сам не ожидал, что будет так просто

Чат | Канал

OpenViking от ByteDance это полноценная база контекста для ИИ-агентов и для OpenClaw это очень сильно.

Его главная идея в том, что он работает не только с памятью, но и с ресурсами, навыками и историей сессий как с единой системой. Контекст хранится по уровням: сначала короткая выжимка, потом обзор, и только при необходимости полный материал. Это помогает агенту не тащить в запрос всё подряд и заметно снижает расход токенов.

Для OpenClaw есть прямое сравнение с родной памятью.
По тестам OpenViking даёт улучшение качества выполнения задач на 43–49% по сравнению с обычной памятью OpenClaw.
При этом расход входных токенов снижается на 83–91%.

Ещё один важный плюс в том, что здесь можно отслеживать, как именно агент добрался до нужной памяти или ресурса.
То есть поиск становится проще понять, почему агент вытащил именно этот контекст, и за счёт этого намного удобнее отлаживать память и поведение агента.

Чат | Канал

Есть интересный репозиторий, который поможет создать душу для OpenClaw✨

Файл soul.md отражает вашу сущность в формате, который агенты могут воплотить в жизнь.

Пришлите ссылку на репозиторий вашему агенту и попросите запустить /soul-builder на русском языке.
Он начнет задавать вопросы. Некоторые из них довольно интересные и требуют осознанности.

После этого интервью в папке soul-builder, появятся ваши файлы, самые важные:

SOUL.md - кто вы как человек
STYLE.md - как вы звучите

Останется только попросить агента применить эти файлы к main-агенту (или к другому), и всё — ваш личный двойник создан.
Чем точнее вы будете отвечать на вопросы, тем качественнее получится результат.

Также есть возможность положить в папку soul-builder/data/ любые текста, чтобы еще лучше понять вас.

Github

Чат | Канал