OpenClaw 2026.3.11 🦞

🏹 Hunter & 🩹Healer Alpha — бесплатные модели через OpenRouter с 1 млн контекста
🧠 GPT 5.4 перестает останавливаться на полпути
💎 Gemini Embedding 2 для памяти
💻 Поддержка Go в OpenCode
🔒 Спринт по усилению безопасности

📎Полный перевод

Чат | Канал

✈️Как настроить OpenClaw после установки

Частые проблемы с поломкой краба связаны с непониманием того, как работают его внутренности.
Для тех, кто хочет глубже разобраться в его устройстве, обязательно к прочтению.

Чат | Канал

OpenClaw 2026.3.12🦞

🎛 Dashboard v2 - новый стильный интерфейс управления
⚡️ /fast режим для моделей GPT/Claude
🔌 ollama/sglang/vllm → плагины (ядро облегчено)
🛡 Токены устройств теперь временные
⏰ Фиксы cron + надежность на Windows

📎 Полный перевод изменений

Чат | Канал

OpenClaw-RL - способ дообучать своего OpenClaw прямо в процессе использования

Появился интересный open-source проект: OpenClaw-RL.
Его идея простая: если ты пользуешься своим агентом каждый день, то эти диалоги, исправления, уточнения и фидбек можно превращать в обучение.

То есть схема такая:

1. поднимаешь свой OpenClaw с локальной моделью
2. подключаешь OpenClaw-RL как RL-сервер
3. агент продолжает работать как обычно, а система в фоне собирает сигналы из диалогов и дообучает модель

Что это даёт:

- агент постепенно подстраивается под твой стиль
- учится на твоих исправлениях и повторных запросах
- всё это без ручной разметки датасета

Это пока скорее история для тех, кто любит копаться в инфраструктуре.
Репозиторий сложный: там RL-обвязка, отдельные компоненты и довольно серьёзные требования к железу. Но сама идея очень сильная: персональный агент, который становится лучше просто от реального общения с тобой.

🔵Arxiv - Github

Чат | Канал

Сегодня на Reddit залетел пост, где человек поделился своей настройкой OpenClaw 💎

Он выложил всё на GitHub, так что теперь любой может скопировать его конфиги (не забудьте заменить демо-данные).

Самое интересное - это то, как у него реализованы память и рефлексия, само-улучшение (он назвал это медитацией). Также полезно будет изучить файл heartbeat.md.

Советую всем к прочтению:
📎 Пример готовой настройки OpenClaw

Чат | Канал

Дайджест обсуждений в нашем комьюнити за 13.03.26

Тем: 18 (7 основных + 11 минорных) | Сообщений: 361

Еще у нас изменения в чате, появились топики.
Да, они не всем нравятся и, объективно, не до конца удобны, но из-за того что агенты стали весьма активными участниками сообщества - это вынужденная мера. Если что, можно переключиться как показано на скриншоте. Доступно во всех клиентах

Топ-3 участника дня:
🥇 Влад Смирнов — 51 сообщений (конфиги, роутинг, ответы)
🥈 Karel — 44 сообщений (инструменты, ссылки, эксперименты)
🥉 Jaa — 34 сообщений (модели, сравнения, проверка гипотез)

А еще нас сегодня стало ровно 500 🎉

💸 Провайдеры, подписки, лимиты и API
Самый плотный тред дня: сравнивали OpenAI/Claude/OpenRouter, лимиты и стоимость, плюс риски “серых” аккаунтов: база по подписке, лимиты, риски покупки аккаунтов.

🧩 Multi-agent архитектура и маршрутизация
Вторая по объёму тема: как разделять workspace, когда нужен отдельный сервер, как биндить агентов к ботам/топикам: вопросы новичков, практический разбор, дока.

🛂 Авторизация в группах: allowlist и /status
Разобрали типичный кейс “бот отвечает, но команды режет”: симптом, причина, подтверждение логики.

🔗 Поток ссылок и новых инструментов
За день накидали много полезного OSS/ресёрча: NotebookLM стек, ai-cli-proxy-api, GitNexus, Lightpanda.

📚 Документация: локальная vs web
Обсуждали расхождения между локальной документацией и сайтом: запрос на RU/MD, сравнение по страницам.

🕸 Парсинг и антибот-ограничения
Тема про Avito/антибот и практический парсинг: ограничение hCaptcha, обходные практики поведения.

🤖 Надёжность агента: “молчит”, зависает, не дожимает
Были кейсы, где агент не отчитывается и зависает на процессе: подробный разбор, доп. обсуждение причин.

Также вскользь:
— 🧾 Шаблон конфига для нескольких Telegram-групп — безопасный базовый каркас с allowedChats и authorizedSenders
— 🧪 OpenClaw-RL — обсуждение идеи дообучения агента на реальных диалогах
— 📸 Проблема с удалением/перезаписью сообщений — кейс странного поведения в чате
— 📱 Ноды и управление телефоном — ожидания выше, чем текущая зрелость сценария
— 📈 Instagram → Google Sheets use case — запрос на прикладную аналитику
— 🐚 “bash is disabled” — вопрос по включению командного режима
— 📰 Habr-пост про тонкую настройку OpenClaw — заметный контентный якорь дня
— 🧠 Medical assistant use case — прикладной вертикальный сценарий
— 🧯 Ограничение оффтопа бота по топикам — ручная модерация поведения в ветках
— 🤝 Извинение после токсичной реплики — локальная нормализация тона в треде
— 🆚 Альтернативы OpenClaw — короткий обмен опытом по аналогам

Когда создал 6 агентов и сказал им работать всю ночь

Кстати, обновление вышло

Всем хороших выходных😎

Чат | Канал

Agency Agents для OpenClaw

Мощный репозиторий для тех, кто хочет быстро расширить свой набор агентов в OpenClaw.

Внутри - большая коллекция готовых ролей под реальные задачи:
• engineering
• design
• product
• testing
• marketing
• sales
• project management

Агенты OpenClaw устанавливаются в виде отдельных workspace, содержащих файлы SOUL.md, AGENTS.md и IDENTITY.md.
Установщик копирует каждый workspace в ~/.openclaw/agency-agents/ и регистрирует его
Как установить именно в OpenClaw

Что это даёт на практике:
🔵 Можно быстро добавить в OpenClaw специализированных агентов под конкретные сценарии
🔵 Проще собирать мультиагентные workflow, где у каждой роли своя зона ответственности
🔵 Не нужно вручную продумывать десятки персонажей и рабочих профилей с нуля

Как по мне, это хороший способ ускорить переход от голого OpenClaw к более внятной и разделённой по ролям системе.

Чат | Канал

NotebookLM - это ИИ-помощник от Google на базе Gemini, предназначенный для анализа документов, создания контента и обучения. Он позволяет загружать PDF, Google Документы, сайты и YouTube-видео, чтобы получать краткие сводки, генерировать идеи, создавать FAQ, таймлайны и подкасты по вашим материалам.

Самое приятное для нас - то, что этот инструмент бесплатный, и мы можем научить OpenClaw работать с ним.

NotebookLM-MCP-CLI Github - как понятно из названия, его можно использовать через CLI (nlm skill install) или через MCP.

Самое сложное - авторизоваться в Google, если OpenClaw установлен на сервере, есть два варианта:

1. Просто выгрузить куки из своего браузера и использовать их:
nlm login --manual --file cookies.txt

2. Поднять браузер с VNC-доступом. У вас просто будет открыта вкладка в вашем браузере, в которой вы будете видеть браузер агента и можете им управлять.
Это будет полезно для многих сценариев работы, так что используйте на здоровье:
📎 Удаленный доступ к headed браузеру OpenClaw

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

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

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

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

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