Самый горячий AI-инструмент на рынке сегодня - это не мощная передовая модель от OpenAI или Anthropic.
Это скорее кривоватая, чрезмерно сложная open-source платформа, которая уже успела спровоцировать спор из-за товарного знака, несколько корпоративных запретов - и восторженные отзывы разработчиков по всему миру.
Это OpenClaw, и он специально создан для разработки AI-агентов.
Мы развернули его, собрали собственного агента и сразу же обучили его выполнять нашу работу. Вот что из этого вышло.
Осторожно: Claw
Больше года крупные AI-компании обещают нам будущее с "агентным AI". AI должен не просто отвечать на вопросы или помогать выбирать тостер - как утверждают OpenAI и Anthropic - он должен выполнять реальные задачи.
Оказалось, что гиганты индустрии слишком осторожны и чувствительны к затратам, чтобы действительно выпускать такие инструменты. Поскольку AI-агенты могут действовать от имени пользователя, они легко могут причинить вред или совершать ошибки в масштабах.
Как мы увидим далее, они также чрезвычайно дорогие.
Именно это пугает крупные AI-компании, которым важно сохранять репутацию и капитализацию. Поэтому они в основном выпускают урезанные версии агентного AI.
Современные агенты работают в строгих рамках и выполняют ограниченные функции (например, пишут код или проводят исследования). Они спроектированы так, чтобы не "сбежать" и не сжечь бюджет на вычисления.
OpenClaw устроен иначе. Система имеет открытый исходный код и не привязана к конкретной модели. Это значит, что она может использовать лучшие LLM от OpenAI, Anthropic, Grok или любой другой компании. Разработчики устанавливают OpenClaw на локальный сервер или компьютер, предоставляя ему широкие права.
Эта комбинация свободного доступа к оборудованию и интеграции с мощнейшими LLM дает серьезные возможности.
OpenClaw может делать то, на что другие агенты не способны: работать минутами или часами, просматривать интернет, авторизовываться на сторонних платформах и даже управлять камерами и локальным оборудованием.
Разработчики OpenClaw изначально назвали его Clawdbot - явный выпад в сторону Claude от Anthropic. Anthropic отреагировала угрозой судебного иска.
После этого инструмент временно назывался MoltBot, прежде чем получил текущее название.
И это не единственная проблема OpenClaw. Из-за широкого доступа к данным и оборудованию эксперты по безопасности предупреждают о потенциальных рисках.
Meta и другие технологические компании уже запретили своим разработчикам использовать этот инструмент из-за проблем безопасности и конфиденциальности.
Эти запреты только усилили интерес. Мы развернули OpenClaw на изолированном сервере и начали обучать агента, который должен был заменить нас.
Крутая кривая обучения
Для эксперимента мы использовали VPS от Hostinger и развернули отдельный экземпляр OpenClaw. Это позволило ограничить потенциальный ущерб.
Сразу стало понятно: порог входа крайне высокий. Даже при опыте работы с Linux настройка заняла несколько часов и потребовала активного взаимодействия с ChatGPT.
После запуска мы подключили OpenAI API и начали создавать агента.
Цель была простой: агент должен самостоятельно находить новости об AI, анализировать их и писать статьи в стиле автора.
Если вы хотите глубже разобраться в принципах работы подобных систем, стоит изучить курс по нейросетям и машинному обучению, где подробно разбираются основы и практические кейсы.
В отличие от обычных чат-ботов, OpenClaw позволяет глубоко настраивать поведение системы. Мы задали инструкции, добавили примеры предыдущих статей и обучили модель стилю написания.
После нескольких часов настройки агент был готов. Мы назвали его "AI News Desk" и запустили.
Замени меня!
Несмотря на сложную настройку, использовать агента оказалось просто. Достаточно запустить терминал и дать команду.
Первое, что бросается в глаза - время выполнения задач.
OpenAI оптимизирует затраты, поэтому ответы ChatGPT формируются быстро и с минимальными вычислениями.
OpenClaw, напротив, не ограничивает себя. Он может тратить десятки минут и значительные ресурсы для выполнения задачи.
В одном из тестов генерация статьи заняла около 20 минут и стоила $2-3 в API-запросах.
Но результат оказался впечатляющим.
Агент нашел актуальную новость, изучил более 50 источников, сформировал заголовок и написал качественный текст с фактами и ссылками.
Он даже точно воспроизвел стиль автора, включая использование статистики и метафор.
В целом OpenClaw показал себя как компетентный "журналист".
Победа агентов?
Разумеется, мы не стали бы публиковать такие статьи без проверки. Но потенциал инструмента очевиден.
При дополнительной настройке качество можно значительно улучшить.
OpenClaw также можно интегрировать с другими сервисами - например, автоматически публиковать статьи, проверять факты или отправлять материалы редактору.
Некоторые разработчики уже используют его для создания видео, управления устройствами или обработки почты.
Однако есть и ограничения.
Главное - стоимость. За день использования можно потратить $10-15.
Пока технологии не подешевеют, такие решения останутся доступными только компаниям или энтузиастам.
Но в будущем ситуация изменится. Когда стоимость моделей снизится, агентный AI станет массовым инструментом.
Будущее уже близко - но пока оно не стало экономически выгодным.
