Решил попробовать OpenClaw — open-source ИИ-агента, которого можно развернуть локально и дать доступ к своему хранилищу знаний.
Что делал
Развернул OpenClaw в Docker на локальном компьютере
Прокинул хранилище Obsidian в контейнер в режиме read-only
Настроил доступ к агенту через Telegram
Первая попытка: локальная модель
Подключил локальную LLM — достаточно быструю, чтобы не ждать слишком долго, но по возможности умную (Qwen 3.5B, MoE A3B).
Результат: агент оказался довольно «тупым». Простые задачи может делать, но простые я и сам могу, и мои скрипты тоже. Весь смысл ИИ-агента в том, чтобы решать непростые задачи. С этим вышло фиаско - не может. Так что локальные модели для этого определённо не подходят.
Вторая попытка: облачная модель
Подключил к OpenClaw облачную модель Kimi K2.5 по подписке, которая как раз простаивала.
Результат: агент за одну ночь сожрал весь лимит API (HTTP 429 — Too Many Requests). Лимит закончился, и деятельность завершилась соответствующим сообщением.
Тут агент был вполне умным, но весь запас оплаченного ума мыслетоплива исрасходовался вхолостую без видимого результата.
Вывод
OpenClaw — не очень удачная штука. По крайней мере, для моих сценариев использования:
Локальные модели — слишком глупые для агента
Облачные модели — сжирают лимиты непредсказуемо быстро
Контроль расхода токенов отсутствует или недостаточен
Использовать не буду.
Буду использовать Claude Code в диалоговом режиме, что кажется более продуктивным.
Вопросы к сообществу
Кто-нибудь успешно использует OpenClaw? Для каких сценариев?
Есть ли альтернативы с лучшим мыслительным циклом или управлением бюджетом на токены?
Спасибо, Дмитрий Николаевич, спасибо за описание Ваших действий по налаживанию работ.
Изначально споткнулся на этом:
Помыслил письмом. Ибо одна голова хороша, а с AI-ассистентом … — оба пришли к согласию начать диалог.
Вопрос от моего помощника:
Дмитрий Николаевич, не могли бы Вы привести один-два примера “непростых задач”, которые Вы рассчитывали решить с помощью агента? Это поможет предметно обсудить альтернативы.
Спасибо за внимание, Андрей Анатольевич!
Масштабно помыслили
Примеры задач, которые я имел в виду:
Дать агенту Клешне задачу, которую он вроде бы должен уметь выполнять самостоятельно (но нет), типа следующей:
У тебя есть семантический поиск? Может быть, ты бы поискал по нему?
Если нет, то можешь установить obsidian-hybrid-search и искать с его помощью: https://github.com/flowing-abyss/obsidian-hybrid-search
Установка:
npm install -g obsidian-hybrid-search
Использование:
cd /obsidian
obsidian-hybrid-search "строка поиска"
Хранилище уже проиндексировано, база тут:
/obsidian/.obsidian-hybrid-search.db
Тут потребовалась масса подсказок и уточнений, чтобы всё получилось.
Ночью под утро взять список запланированных на сегодня задач, экспортированных из Obsidian по расписанию, и провести первичный анализ и предложения по реализации с учётом:
имеющихся в экзокортексе данных вообще
наработок по этой задаче в частности
Не взлетело вообще. Он цель вроде бы понял, но забуксовал. Я упростил её до анализа одной задачи из актуальных. Но под конец выполнения она выродилась в просто “прислать утром список задач, запланированных на сегодня”.
