100 000 ⭐️ на GitHub за 2 недели после старта, через месяц перевалил за 160 000 ⭐️, дважды сменил название из-за бешеной популярности, в общем сегодня хочу рассказать вам про OpenClaw, который стал главным AI-хитом начала 2026 года, и я решил разобраться почему.

Как написали в одной статье, главное отличие от привычных нам LLM в том, что “Если Claude Code на вашем компьютере - это молоток, который вы берете в руки, когда нужно, то OpenClaw - это молоток с ногами и руками, который сам приходит и спрашивает, не пора ли что-нибудь прибить”.
В отличии от привычных LLM, OpenClaw не просто отвечает на запросы, он действует автономно и выполняет команды, работает с файлами, интегрируется с внешними сервисами, отправляет сообщения в Telegram и много чего еще. По сути это полноценные вторые руки с головой, но которая требует обучения и настройки

И по факту сейчас возникает два вопроса:
1. Как правильно тестировать инструмент который сам выполняет действия? Нужны новые подходы к верификации, четкие границы полномочий, понимание что может пойти не так.
2. Как использовать его, чтобы создать себе клона, который бы делал автотесты и сам их отлаживал.

В общем, есть чем заняться в ближайшее время, но обращаю внимание, ставить его надо только на внешний сервер, который не страшно будет сломать, пока вы будете отлаживать и настраивать автономного ИИ агента.

А если вдруг у вас уже есть опыт запуска openClaw, делитесь в комментариях.


Полезная информация:
Курс по evaluation AI |
Мой фреймворк для оценки AI |
С чего начать изучение AI | Инструменты для оценки AI |
Инструменты для оценки AI (ч.2)