OpenClaw: AI-агент общего назначения

OpenClaw — открытый фреймворк для создания AI-агентов и ассистентов общего назначения, особенно в сценариях с локальными LLM. Моя работа здесь была точечным участием в upstream-проекте и параллельным развитием собственного форка для экспериментов с локальными моделями, инструментами и агентными сценариями.

Основной фокус был на том, чтобы приблизить небольшие локальные модели к практическим агентным сценариям: научить систему надежно понимать, какие возможности есть у конкретной модели, когда можно использовать нативный вызов инструментов, а когда нужен резервный ReAct-путь.

Ключевые направления

• Определение возможностей моделей: фоновая проверка локальных моделей через Ollama и похожие runtime, чтобы понять, поддерживает ли модель нативный вызов инструментов или требует резервного механизма.
• ReAct-резерв для инструментов: стандартизированный путь выполнения, где модель может использовать инструменты через структурированный ход рассуждения, даже если у нее нет нативного API для вызова инструментов.
• Надежная обработка потоковых ответов: исправления в парсинге мыслей и действий, включая случаи с отступами и нестрогими маркерами в потоковых ответах локальных моделей.
• Кэш возможностей моделей: потокобезопасный локальный кэш обнаруженных профилей возможностей, который снижает задержки и убирает лишние проверки между агентными сессиями.

В результате OpenClaw стал устойчивее в локальных сценариях: агент лучше выбирает режим работы с моделью, надежнее вызывает инструменты и меньше зависит от того, поддерживает ли конкретная LLM современные облачные функции.