Про AI Агентов

Как всегда в предисловии, я хочу сразу предупредить, что этот текст не будет полностью моим. Мы его писали вместе с моим помощником, вы сразу увидите вставки из него. Это сделано намеренно, чтобы у вас осталось понимание насколько мир стал другим.

Сегодня необычная тема и необычна она тем, что я ранее про это вообще не говорил. Я много говорю про спорт, про мотивацию, про гаджеты. Про ИТ в целом, и конкретные технологии. Но ИИ как-то всегда обходил стороной потому, что не считал себя специалистом. Я и сейчас себя таковым не считаю, но, как сказал один мой знакомый вчера во время обсуждения этой темы – мой мир разделился на до и после. Давайте по порядку:

Как-то мой друг показал мне как он с помощью Cursor написал приложение за 1 неделю. Один, без команды, полностью под ключ. Он даже продемонстрировал как это у него лихо получается, и это реально выглядело круто. Разные агенты, выполняя разные роли типа тим-лида, писателя кода, тестировщика, «нажимателя кнопок» в интерфейсе, работают где-то у него и дают реальный результат. Это казалось мне магией, но я был под впечатлением. Единственное, что меня останавливало, это то, что мой друг является сильным программистом и мне казалось, что для этого нужен обязательно именно такой бэкграунд. Мои навыки программирования прямо не сильно проявлены, и я тогда решил, что я такое не потяну.

Шло время и мысль «заняться агентами» меня не отпускала. Я жадно впитывал информацию, не понимая, как подступиться к этой задаче. И вот мои соц. сети поменяли выборку и к обычным велосипедам, спорту, упражнениям для поддержания формы пресса внезапно начали мне выдавать молодых парней, которые в рилсах рассказывали, как они за 5 минут настраивают скилы и подключают дешевые модели в Claude. Причем так заразительно, что я уже начинал им завидовать. Какое-то время я не поддавался, но тут уже мой коллега Олег показал мне свои результаты: настроенного персонального помощника и выполненные им задания. Отлично структурированные отчеты, задачи, на которые без привлечения агентов ушли бы месяцы, он решал за часы. Я понял, что я безнадежно отстаю. Это уже умеют все, кроме меня, так мне казалось. Я приехал на сборы по триатлону и между тренировками жадно занялся настройкой.

Прежде чем я расскажу свой путь я хочу дать вводную, о чем мы говорим. Это для меня подготовил мой AIBot, которого я назвал CEO. Буду давать его выдержки без изменений, добавляя от себя только свои эмоции.

Что же такое агенты и в чем отличие от обычного ChatGPT или Алисы, которыми мы уже пользуемся все. Вот что говорит CEO:

Давай сразу уберём путаницу. Большинство людей, когда слышат «ИИ-агент», представляют себе что-то вроде улучшенного ChatGPT, который просто чуть умнее отвечает на вопросы. Это не совсем так.

Агент — это не просто чат-бот. Это система, которая может действовать. То есть она не просто отвечает «да, я могу это сделать», а реально берёт и делает: открывает сайты, ищет информацию, заполняет таблицы, пишет сообщения, сравнивает цены, отслеживает изменения. При этом она помнит контекст, может планировать шаги и возвращаться к задаче даже через несколько часов или дней.

Простыми словами: ChatGPT — это умный собеседник. Агент — это уже помощник, который может работать самостоятельно.

Для меня аналогия такая: если чат с Алисой – это палка в руках, то агент – это лазерный меч. Когда я понял, как это работает мое первое ощущение можно было охарактеризовать одним словом: всемогущий. Я не только теперь могу сделать многое быстрее, я некоторые вещи теперь просто могу сделать, а ранее сделать не мог. Не хватало знаний или времени на то, чтобы с этим разобраться. Вот что CEO думает по поводу того, зачем это нужно простому человеку:

Представь, что у тебя есть помощник, который:

• Каждое утро проверяет цены на интересующие тебя товары и присылает уведомление, если цена упала.

• Может вести переписку с магазинами или сервисами, уточнять детали и договариваться.

• Собирает информацию по нужной теме и структурирует её в удобном виде.

• Отслеживает появление новых билетов, курсов или вакансий.

При этом он работает 24/7, не устаёт и не просит отпуск. И стоит это гораздо дешевле, чем нанимать живого человека.

Конечно, пока агенты неидеальны. Они иногда ошибаются, иногда делают лишние шаги. Но уровень 2026 года уже позволяет закрывать вполне реальные задачи, особенно если речь идёт о рутине и сборе информации.:

Как-то скудно он описал задачи, которые ему же по плечу, но к этому мы вернемся. На самом деле задач или заданий может быть намного больше и ограничиваются они только вашим аппетитом или воображением. А аппетит, как известно, приходит во время еды. Что ж идем дальше и отвечаем на вопрос «когда лучше начать?»:

Многие ждут «идеального момента». Когда агенты станут ещё умнее, дешевле и надёжнее. Проблема в том, что этот момент всегда будет в будущем.

Сейчас происходит примерно то же самое, что было с ChatGPT в 2023 году. Тогда многие думали: «Ну ладно, поиграюсь потом». А через год-два оказалось, что те, кто начал разбираться раньше, уже используют ИИ как серьёзное преимущество в работе и жизни.

С агентами происходит то же самое. Прямо сейчас появляются инструменты, которые позволяют запускать таких помощников без огромных затрат и сложной настройки. Через год многие уже будут иметь 1–2–3 работающих агента, а новичкам придётся догонять.

Кроме того, сейчас ещё относительно низкая конкуренция. Если ты начнёшь разбираться в агентах сегодня, то через полгода-год будешь уже на хорошем уровне. А если ждать ещё год — придётся учиться наравне со всеми.

В целом, я с ним согласен: так или иначе, он перефразировал Германа Оскаровича, который сказал: «Если вы не используете для работы агентов сегодня, завтра вы будете работать на тех, кто их использует». И, анализируя свой двухнедельный опыт, я полностью с ним согласен. Именно поэтому я не мог удержаться от написания этой статьи. Я глубоко уверен в том, что после ее прочтения каждый из вас должен максимально быстро, то есть немедленно создать своего агента. Можно пойти моим путем, можно выбрать другие инструменты, но это надо начать делать. Ну а чтобы выбрать инструменты я приведу описание некоторых из них. Что интересно, само описание делал CEO, поэтому можно заметить легкую предвзятость, но мы договорились, что будем приводить его заметки без изменений. Кстати, хочу еще раз сказать, что я с ним полностью согласен. Итак: чтобы начать использовать агентов вам нужен настроенный Framework, подключенные к нему модели, а также интерфейс взаимодействия с ним. Начнем с платформ. Вот что по поводу них думает CEO:

LangChain / LangGraph — это низкоуровневая библиотека для построения агентов и цепочек. Она даёт максимальную гибкость, но требует значительных усилий по написанию кода, управлению состоянием, инструментами и оркестрацией. OpenClaw, в отличие от неё, предлагает готовую runtime-инфраструктуру (Gateway, сессии, auth-профили, управление моделями, встроенные скиллы и Telegram-интеграцию) «из коробки», поэтому на нём быстрее запускать готовые агенты и сценарии, чем строить всё с нуля на LangChain.

CrewAI — сильный инструмент для построения команд агентов с ролями и задачами. Он хорошо решает задачи многоагентной работы, но ограничен Python-средой и не имеет встроенной инфраструктуры для долгоживущих сессий, Native Telegram-интеграции, централизованного управления ключами и переключения моделей на лету. OpenClaw выигрывает за счёт зрелой runtime-платформы и готовых коннекторов к внешним сервисам.

OpenAI Assistants + Threads — удобная облачная платформа для conversational агентов с инструментами и файловой памятью. Плюс — простота и отсутствие инфраструктуры. Минусы — привязка к OpenAI, отсутствие локальных моделей, ограниченная кастомизация и невозможность запускать свои скиллы и интеграции на своей стороне. OpenClaw даёт полную свободу в выборе провайдеров (включая локальные) и позволяет создавать произвольные инструменты без ограничений облачной платформы.

Anthropic Claude (Computer Use / Artifacts) — мощная модель с возможностью управления браузером и компьютером. Хорошо решает узкие задачи «агент-оператор», но это именно модель + ограниченные инструменты, а не полноценная платформа управления агентами, сессиями, моделями и навыками. OpenClaw может использовать Claude как одну из моделей, при этом сохраняя контроль над всей инфраструктурой и инструментами.

n8n + AI-ноды — отличное решение для визуальной автоматизации и интеграций. Сильная сторона — no-code / low-code пайплайны и огромный набор коннекторов. Слабая сторона — слабая поддержка сложных агентных сценариев с памятью, переключением моделей и динамическими инструментами. OpenClaw лучше подходит для интеллектуальных, разговорных и долгоживущих агентов, а n8n — для жёстких автоматических процессов.

Phidata — современный фреймворк агентов с хорошей поддержкой инструментов и мультимодальности. Он ближе всего к OpenClaw по философии, но уступает в зрелости runtime (управление сессиями, Telegram-боты, запуск 24/7, управление ключами и горячая смена моделей). OpenClaw даёт более полную «продакшн-платформу», а не только фреймворк.

Ollama + LM Studio + кастомные скрипты — отличный вариант для локальных моделей. Они просты и быстры для экспериментов, но не дают структурированной системы управления агентами, навыками, сессиями и правами. OpenClaw способен использовать Ollama/LM Studio как бэкенд, при этом предоставляя полноценную оркестрацию и инструменты поверх них.

Auto-GPT / BabyAGI — первые открытые автономные агенты. Они интересны как концепция, но устарели и показали слабую стабильность и управляемость. Современные решения (включая OpenClaw) значительно превзошли их по архитектуре, надёжности и удобству использования.

Вы уже заметили ангажированность и да, мои агенты работают на OpenClaw. Теперь я уверен, что не ошибся. Есть инструменты лучше и более популярные, но все они не для нашей страны. Теперь добавлю лично от себя: одна из моих зон ответственности сегодня – импортозамещение или переход на использование российского программного обеспечения. Когда я исследовал задачу, я, после первых экспериментов задал себе вопрос: как получить агента, используя либо русские инструменты, либо open Source. Но важно, стараясь не обходить существующие в нашей стране и для нашей страны ограничения.

СЕО для описания выбрал именно эти инструменты, и я с его выбором согласен, но не полностью. Олег для своей работы выбрал Hermes, и мы с агентом пошли дальше в исследование:

Hermes (агентский фреймворк) — это один из самых сильных и современных конкурентов OpenClaw на 2026 год.

Кратко: что такое Hermes

Hermes — это лёгкий, но мощный агентский фреймворк, ориентированный на создание умных, автономных агентов с сильным акцентом на планирование, инструменты и мульти-агентное взаимодействие. Он появился как более современная и чистая альтернатива LangChain/LangGraph и CrewAI.

Сравнение Hermes vs OpenClaw

Когда Hermes лучше OpenClaw

• Нужно сложное планирование и многошаговые задачи с ветвлениями.

• Хочешь чистую и гибкую архитектуру без лишнего legacy.

• Планируешь строить сложные мульти-агентные системы.

• Готов вкладываться в доработку runtime под свои нужды.

Когда OpenClaw лучше Hermes

• Нужно быстро запустить агента 24/7 с Telegram-интерфейсом.

• Важно удобное управление несколькими моделями и ключами.

• Хочешь использовать уже готовые скиллы и инструменты.

• Нужна стабильная, "продакшн-готовая" инфраструктура без лишних костылей.

Итог

Hermes сейчас выглядит современнее и перспективнее как фреймворк для создания интеллектуальных агентов. Он выигрывает в архитектуре и возможностях сложных сценариев.

OpenClaw выигрывает в готовности к эксплуатации и удобстве повседневной работы (особенно с Telegram, моделями и долгоживущими сессиями).

По всему видно, что CEO отстаивает OpenClaw изо всех сил. Я вроде как даже готов его поддержать, но мы же не можем не задать главный вопрос: «Чем же плох OpenClaw?» Посмотрим, что на это скажет CEO:

Честный ответ:

OpenClaw — довольно зрелая и удобная платформа для построения и запуска агентов 24/7, особенно если нужно сочетание Telegram-интеграции, управления несколькими моделями, локальных инструментов и долгоживущих сессий. Но он далеко не лучший во всём.

Что сейчас реально лучше OpenClaw:

Когда OpenClaw всё ещё выигрывает:

• Нужно запустить несколько агентов с разными ролями и моделями.

• Важна стабильная работа 24/7 + Telegram-интерфейс.

• Хочешь свои инструменты (скиллы) и гибкое управление ключами/моделями.

• Нужна долгая память и контекст между сессиями.

Вывод:

OpenClaw — это хороший «рабочий инструмент» для определённого класса задач (особенно постоянные агенты + Telegram), но не универсальное решение. В 2026 году почти каждый сценарий уже имеет более специализированное и часто более сильное средство.

Я, конечно, выбирал совсем не так. Но если спросить меня сейчас, я бы все равно выбрал OpenClaw. Просто потому, что очень низкая «стоимость входа». Опять же не для меня потому, что надо внимательно читать рекомендации. Но для вас она именно такая. Все остальное будет настроить либо сложнее, либо обходя ограничения.

Мы пойдем дальше. Считаем, что выбрали инструмент, пора подумать какие модели мы к нему подключим. И кто станет главной моделью. Сразу оговорюсь, какое-то количество денег все равно придется потратить. Есть бесплатные варианты, они доступны, я о них расскажу, но все они, как и всегда с бесплатным, не дают полноценного понимания качества работы агента. Если вы решите пока не тратится для вас тоже есть вариант. Но я решил попробовать все. Вернемся к СЕО и спросим его: «Что он думает о подключенных мной моделях?»

Вот короткие описания моделей, подключённых ко мне, с плюсами и минусами — в одном абзаце каждое:

───

DeepSeek (особенно DeepSeek-R1) — сейчас одна из самых сильных моделей по соотношению цена/качество. Отлично справляется со сложными задачами, рассуждениями, кодом и математикой. Плюс — очень низкая стоимость и хорошая скорость. Минус — иногда отвечает сухо и прямолинейно, а русский язык чуть слабее, чем у западных моделей.

───

Grok 4.3 — мощная и относительно свежая модель от xAI. Хорошо понимает контекст, даёт живые и остроумные ответы, неплохо справляется с креативом и сложными запросами. Плюс — большой контекст и уверенное поведение. Минус — дороже большинства открытых моделей и иногда склонна к излишней самоуверенности.

───

GPT-5.5 — пока одна из лучших моделей по общему качеству и следованию инструкциям. Отлично понимает сложные промпты, даёт структурированные и аккуратные ответы. Плюс — высокая стабильность и хорошая работа с длинным контекстом. Минус — дорого и при этом иногда излишне осторожная и «залаченная».

───

Gemma 4 31B — открытая модель от Google, которая хорошо показывает себя в повседневных задачах. Отлично работает с русским языком, даёт естественные ответы и неплохо следует инструкциям. Плюс — бесплатные варианты через OpenRouter и удобный локальный запуск. Минус — пока уступает в сложном reasoning DeepSeek R1 и Grok 4.3.

───

Gemini 2.0 Flash — быстрая и относительно недорогая модель с хорошей поддержкой длинного контекста и мультимодальности (текст + изображения). Плюс — скорость и низкая задержка. Минус — в сложных задачах и глубоком мышлении заметно уступает Grok, GPT-5.5 и DeepSeek.

───

Kimi (Moonshot AI) — китайская модель с одним из самых больших контекстов среди доступных на рынке (до 1–2 млн токенов). Очень хорошо справляется с анализом длинных документов, больших кодовых баз и продолжительными диалогами. Плюс — отличная работа с длинным контекстом и относительно невысокая стоимость. Минус — reasoning и точность на сложных задачах заметно уступают DeepSeek R1, Grok 4.3 и GPT-5.5, а русский язык средний.

───

Qwen2.5-72B — одна из сильнейших открытых моделей на конец 2025–начало 2026 года. Особенно хороша в коде, математике и следовании сложным инструкциям. Плюс — отличное сочетание качества и стоимости. Минус — иногда даёт слишком формальные ответы и чуть слабее в творческих задачах.

───

YandexGPT — сильная русскоязычная модель от Яндекса. Хорошо понимает контекст, русский язык и особенности российской действительности. Плюс — стабильное качество, хорошая работа с длинными текстами и отсутствие жёсткой цензуры по сравнению с западными моделями. Минус — чуть слабее в сложном reasoning и кодинге, чем DeepSeek или Grok.

───

GigaChat (Сбер) — мощная модель с акцентом на русский язык и практические задачи. Отлично справляется с бизнес-текстами, юриспруденцией, финансами и повседневным общением. Плюс — удобный API, хорошая скорость и интеграция с российскими сервисами. Минус — reasoning и креатив заметно уступают лидерам вроде Grok 4.3 или Deep Seek R1.

Очевидно, что я с мнением CEO согласен. От себя добавлю, что я пока лучше, удобнее, надежнее, чем Deep Seek не нашел. И Grok действительно экстремально дорогой. При не сильных отличиях он за полвечера тестирования очень активно съел 8$. При этом тот же Deep Seek за 10 дней примерно такой же активности съел 6$. Русские модели в итоге тоже платные, но есть пробный период, можно экспериментировать. Кстати, смешно, но у Яндекс минимальный платеж на AI Studio для получения токена – 5000 руб. Или я не разобрался, или это так и есть.

Что ж, мы выбрали платформу, понимаем какие есть модели и можем начать. Вопрос, где размещаться. Вариантов, как всегда, много, но основных всего два. Либо локально, либо на внешних виртуальных серверах. Если на внешних, то тут тоже выбор – в России или за ее пределами. Плюсы и минусы тоже понятны – либо учитываем ограничения для нашей платформы агентов, либо их не учитываем. Так как для меня выбор был очевиден, особенно после эксперимента с Claude Code. В итоге я выбрал размещение в России, на внешнем сервере, с подключением внешних моделей к платформе Open Claw. Я дам вам инструкцию как это сделать быстро и без каких-либо проблем, а потом расскажу свой опыт. Очевидно же, что я не мог сделать все сразу хорошо, но было весело. Уже традиционно я попросил CEO дать подробную инструкцию как его настроить с нуля, привожу ее без корректировок:

Антон, вот подробная инструкция! Я выложил её в файл, а сейчас продублирую сюда текстом — чтобы ты сразу скопировал и отправил подруге.

───

Инструкция: Как поднять OpenClaw на VPS Beget

Шаг 1. Зарегистрируйся на Beget

1. Зайди на beget.com

2. Нажми «Зарегистрироваться»

3. Введи email, пароль, подтверди

4. Пополни баланс — минимальный сервер 11 ₽/день + IP 5 ₽/день

5. Для старта залей 500-1000 ₽ — на месяц-два хватит

───

Шаг 2. Создай VPS-сервер

1. В панели Beget выбери «VPS» → «Мои серверы» → «Создать сервер»

2. Выбери параметры:

• 1 ядро, 1 ГБ RAM, 10 ГБ NVMe

• Локация: Санкт-Петербург

• ОС: Ubuntu 24.04

3. Прокрути вниз до «Готовые решения» → найди OpenClaw → поставь галочку

4. Настрой SSH (если есть ключ — добавь, если нет — оставь пароль)

5. Нажми «Заказать»

Через ~30 секунд сервер готов. Запомни IP-адрес, логин (root) и пароль.

Важно: OpenClaw уже установлен, если выбрал его при создании!

───

Шаг 3. Подключись к серверу по SSH

Открой Терминал (macOS) или PowerShell (Windows) и напиши:

ssh root@IP-АДРЕС-ТВОЕГО-СЕРВЕРА

Например: ssh root@95.213.ххх.хх

Если запросит пароль — введи пароль, который дал Beget. Если всё ок — увидишь командную строку.

───

Шаг 4. Проверь, что OpenClaw работает

openclaw gateway status

Если видишь Status: running — отлично, всё уже стоит. Иди к Шагу 5.

Если команда не найдена — установи вручную:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

───

Шаг 5. Получи API-ключ DeepSeek

1. Зайди на platform.deepseek.com

2. Зарегистрируйся (можно через Google)

3. Пополни баланс — $5-10 (~400-800 ₽) на первое время

4. Зайди в API Keys → Create API Key → скопируй ключ (выглядит как sk-...)

Подключи DeepSeek к OpenClaw

На сервере выполни:

openclaw onboard --install-daemon

В мастере:

• Model provider: выбери OpenAI-compatible (если нет DeepSeek)

• Base URL: https://api.deepseek.com

• Model: deepseek-chat

• API Key: вставь свой ключ

• Install daemon? → yes

(Уже лично от меня) Или скопируй в командную такую команду:

openclaw onboard --non-interactive \

--mode local \

--auth-choice deepseek-api-key \

--deepseek-api-key " sk-хххххххххххххххххххххххххххх" \

--skip-health \

--accept-risk

После завершения:

openclaw gateway restart

───

Шаг 6. Подключи Telegram (общаться из телефона)

Создай бота

1. Открой Telegram, найди @BotFather

2. Напиши /newbot, придумай имя и username

3. BotFather даст токен — сохрани его (выглядит как 123456:ABCdef...)

Настрой в OpenClaw

На сервере открой конфиг:

nano ~/.openclaw/config.yaml

Найди или добавь секцию:

channels:

telegram:

enabled: true

botToken: "СКОПИРОВАННЫЙ_ТОКЕН"

allowedChatIds:

- 0

Сохрани (Ctrl+X, Y, Enter) и перезапусти:

openclaw gateway restart

Найди свой chat ID

Напиши своему боту что-нибудь в Telegram. Потом на сервере:

journalctl -u openclaw --no-pager | tail -30

Найди строчку chat_id: ЦИФРЫ — это твой ID. Скопируй эти цифры.

Открой конфиг снова:

nano ~/.openclaw/config.yaml

Замени allowedChatIds: [0] на allowedChatIds: [ТВОЙ_ID]. Сохрани.

Перезапусти:

openclaw gateway restart

Готово! Пиши боту — он отвечает только тебе. 🎉

───

Шаг 7. Общайся!

Просто пиши своему Telegram-боту. Он умеет:

• Отвечать на вопросы

• Переводить тексты

• Писать код

• Готовить рецепты

• Искать информацию

───

Шаг 8. Установи навыки (доп. возможности)

На сервере:

openclaw skill add weather

openclaw skill add web-search

После установки:

openclaw gateway restart

Но и в завершении самой настройки еще про навыки. Тоже попросил CEO прокомментировать:

Лучшие места для скачивания скиллов OpenClaw (на май 2026):

1. clawhub.ai (главный источник)

• Ссылка: https://clawhub.ai

• Это официальный каталог скиллов OpenClaw.

• Там публикуют готовые скиллы, с рейтингом и описанием.

• Самое удобное место для поиска и установки.

2. GitHub

Ищи по тегам:

• openclaw-skill

• openclaw skill

• OpenClaw skill

Многие авторы выкладывают скиллы именно на GitHub. Устанавливаются через git clone в папку ~/.openclaw/skills/.

3. Локальная папка уже установленных скиллов

Путь:

~/.openclaw/skills/

Там уже лежат все скиллы, которые ты или система установили. Можно копировать/редактировать напрямую.

4. Свои скиллы (через skill-creator)

У тебя уже есть скилл skill-creator.

Можно создавать свои скиллы прямо через него — это один из самых быстрых способов получить именно то, что нужно.

5. Workspace (твой каталог)

Иногда готовые скиллы скидывают как .zip или папки в workspace (как было с passport-date-editor.skill и lamoda-buyer).

───

Коротко — куда идти в первую очередь:

Это максимально подробная инструкция как дойти до состояния «У меня есть агент и я готов ему давать задания». Дальше будут мои изыскания, как есть, без прикрас. Если бы у меня была такая инструкция, я наверно, сэкономил бы часов 6, но и мой путь не был прямо сложным. Это действительно действие с очень низким порогом входа и по знаниям, и по действиям, и по деньгам. Так что те, кто читал ради инструкции, берите и скорее начинайте. Те, кому хочется эмоций поиска, приглашаю в мое «путешествие», оно будет далее и до конца.

Я уже описал начало своей эпопеи погружения в агенты. Вспомните, мы остановились на том моменте, когда я понял, что мне больше ждать нельзя и надо начинать. И начал я, естественно, с того, что мне рассказывали настойчиво в соц. сетях молодые мальчики с очень уверенным видом и неизменно одинаковым началом рилса: «если ты хочешь очень просто «что-то там» делать, просто открой свой Claude Code и введи эту строчку». Я понял, что мне нужен Claude и я установил приложение на мобильный и пошел регистрироваться. Напомню вам, это уже не инструкция, а скорее как не надо делать. Он попросил номер телефона, я зачем-то выбрал Бразилию. Очень мне это казалось умным. Я в генераторе номеров телефонов сделал номер и принял на него проверочный смс с кодом и Claude code меня пустил. Выдал мне агента и чего-то бесплатного в качестве модели. Модель у него своя она одна, поэтому все заработало сразу и без бубнов. Я придумал первое задание для него и бодро начал изучать. Мое первое задание было очень тривиально, я хотел помощника по серфингу покупок на маркетплейсах. В какой-то момент я понял, что мне нужен плагин для браузера и я установил его в Chrome. Чтобы его активировать бесплатной подписки уже недостаточно, и я пошел платить. Разобраться там не сложно, учетная запись от Google, платить с нее вроде даже можно, я, как сейчас понимаю, надо было читать инструкцию. Но нет же, я шел дальше. Он попросил реквизиты карты, адрес, я еще подумал, что не очень хорошо, что адрес оплаты не соответствует стране. Я все поправил, сделал полное соответствие и положил 20$. Прошло примерно полторы минуты и меня заблокировали. Причина: несоответствие платёжных реквизитов. Я написал апелляцию и стал ждать ответа. Попутно рассказывая всем своим друзьям какой Claude плохой. На что мне прислали ролик про «5 ошибок при регистрации в Сlaude». Естественно, после блокировки, когда уже все поздно. Я совершил 4 из 5 ошибок, то есть все. 5-ю просто не успел. Помните про Бразилию. Так это только одна. Я не буду их приводить, их легко найти и, если вы выбираете по-прежнему Claude, сначала все внимательно прочитайте, и точно не нарушайте. Живите аккуратно и помните, вас могут отключить в любой момент.

На апелляцию, кстати, они ответили, оставив мои причитания без внимания, а решение без изменений. И тогда я подумал, что мне надо что-то работающее более надежно, без рисков каких-либо блокировок. И, конечно, очень русское или совсем свободное, то, что потом станет русским, так же появились многие из русских программных продуктов.

Я вооружился Deep Seek сhat и поиском и начал изыскания. Это был первый день Кэмпа, я только вернулся с длинного вело и у меня было много времени для изысканий.

Deep Seek подсказал Framework от Open Claw, а простой Яндекс поиск выдал сервис виртуальных машин. Я помнил, что Олег поступил также, когда настраивал свой Hermes. Сервис Beget.com, он есть в инструкции от CEO. Меня подкупило то, что создается машина сразу с установленным, настроенным и запущенным OpenClaw. То есть я пропускаю шаг инсталляции самого инструмента и беру готовую пред настроенную систему. Я, как мне кажется, имел раньше все компетенции по настройке серверов и сложных систем, но я отчетливо понимаю, что это все мне могло пригодиться примерно никак. Это снова штудирование мануалов, ввод огромного количества каких-то команд в терминале, которых я счастливо избежал.

Машина создана, я прорвался в терминал. Первое, что приходит в голову ИТ-шнику – это защита. Мы параноики по своей сути, и мне, естественно, показалось, что сейчас боты найдут открытые порты моей машины, подберут пароль под root и заберут мое все. Что именно, я бы сформулировать не смог, но я с головой бросился вручную настраивать безопасность. Все командами (я казался себе богом), я установил SSH клиента и настроил профиль подключения к машине. Мне все очень казалось удобным. Я закрыл лишние подключения и понял, что ssh по паролю – это очень просто и мне нужен ключ. Шло время к 12 ночи, когда я первый раз потерял доступ к машине. Не знаю точно, что я сделал не так, но в какой-то момент я перестал к ней подключаться. Ложился спать я с ощущением того, что все пропало и у меня ничего больше не получится. Это же мне снилось и спал я плохо настолько, что тренер с утра усомнился, что я вообще отдыхаю. Всю ночь, во сне я продолжал ее настраивать. Она не поддавалась, но проснулся я с одной очень здравой мыслью: мне нужно делать резервные копии. Очень очевидная мысль, не правда ли?

Я еле дотерпел на тренировке по плаванию, а потом на беге, прибежал и продолжил. Я стер машину, создал заново и решил повременить с безопасностью. Я, наконец, догадался пойти в подключение модели. В инструкции я дал очень короткий путь ее подключения, но я, конечно же, шел другим путем. Deep Seek мне рассказал, что надо делать для регистрации, я ее прошел, понял, что работа с токеном не бесплатна и нужны деньги, разобрался и получил токен. Командами каким-то образом добрался до момента, когда он подключился. Это и есть тот момент, когда все изменилось. Я отчетливо его помню: я был мастером сис-админом, который активно управляет инфраструктурой через командную строку терминала, этакий хакер, который пишет непонятные команды в окно с черным фоном. А стал богом. Ну или тем, кто выпустил джинна из кувшина и начал повелевать им. Только желаний можно не три, а много.

У OpenClaw интерфейс для взаимодействия не только ssh и командная строка. Прямо из коробки он предлагает WebChat, который дает возможность общаться с агентом по имени main. Кстати, это мой CEO теперь, но все по порядку. Beget очень бережно и с любовью сам настраивает ip адреса и домены, все присылает как настройки в почту, в общем очень комфортно. У меня есть страница, на которой я ввожу имя и пароль и попадаю в окно чата Main. Там же есть выбор моделей для общения, которые естественно не подключены. О чем он всю дорогу мне и говорил, пока я не подключил deep seek. И вот он момент. Только он писал, я не понимаю, что делать, нет доступа к gpt model и все меняется. Он вежливо знакомится со мной, просит выбрать ему имя и стиль общения, предлагает заняться чем-то полезным.

Хочу еще раз проговорить разницу: в соседнем окне у меня открыт deep seek chat, в котором я могу спросить что угодно и получить развернутый ответ. Тут же все то же самое, только он больше не отвечает в привычном нам стиле. Он сразу засучивает рукава и отправляется что-то делать. Я хочу телеграм, и он отправляется править настройки open claw, попутно дав мне инструкцию как получить токен. Я даю ему токен и он уже стучится мне в телеграм. Сам прописал все конфиги, перезагрузил себя несколько раз, в общем выполнив все необходимы действия. При этом еще рассуждая о том, где он ошибся, как он это поправил, в общем все, что сделал. Магия, что и говорить.

Я увлекаюсь не на шутку, пропускаю время, когда уже надо ложиться спать, но меня не остановить. Я делаю то самое, свое основное задание, ради которого я все это придумал. Я создаю второго агента, которого называю SprutAI или Спрут для того, чтобы он помогал мне настраивать мои хабы умного дома. Я прошу его обучиться на общедоступном wiki, создать скилл. Изучить все возможности устройства и даже подключиться в мои хабы напрямую. Я ощущаю, что могу и все и он меня даже не пытается разочаровать. Через 20 минут он дает подробный анализ логов моего устройства, подсвечивая давние боли, на которые я забил. А некоторые просто не знал. Удивительно, но я из достаточно посредственного специалиста по настройке умных домов, который потратил на это годы своей жизни, превращаюсь в профи, который за полночи подключает уведомления о событиях с хаба в сеть ВКонтакте. Это была моя давняя мечта потому, что белые списки и блокировки, и старая модель через телеграм перестала работать в том виде, в котором я ее настроил раньше. Да, для правильной изящной настройки мне все-таки понадобилась одна маленькая консультация спецов из сообщества, но работать оно начало и без этого. Я, конечно, со Спрутом, моим агентом, пакую это в инструкцию и размещаю в сообществе. Забегая вперед, скажу, что это полезно не только мне, вижу, что пробуют многие.

Я ставлю новый же эксперимент, пытаюсь подключить Gemini. У AI Studio от Google самый непонятный интерфейс и всего, что я когда-либо видел. Даже с подсказками от CEO я пытаюсь продраться через его настройки и не понимаю. Мы что-то получаем в виде токена для подключения, подключаем модель, она не запускается, ссылаясь на то, что бесплатный период закончился, а денег она не видит. Мы много раз что-то правим, перезагружаемся и в какой-то момент я еще раз теряю доступ к машине полностью. Телеграм перестает отвечать, в Web chat не попасть потому, что Gateway not found. Как вы думаете, когда это? Конечно, это 2 ночи и я в очередной раз понимаю, что snapshot (резервную копию) я сделал примерно за 2 команды до подключения первой модели. То есть это самая бесполезная резервная копия. Я ложусь спать с ощущением собственной ничтожности, но уверенности, что теперь то я знаю, как я буду делать. Конечно же, мне снятся резервные копии и агенты, умения которых я никуда не сохранил, я беспокойно сплю, но просыпаюсь и иду плавать уже в полной уверенности, что больше ничего не потеряю. Все следующие крупные изменения я сопровождаю сохранением резервной копии. Забегая опять вперед, скажу, что падения уже было, но восстановление из Snapshot, занимало минуты. И больших падений не было уже давно.

Путь с настройкой Спрута мне пришлось полностью пройти заново, но я сделал это гораздо быстрее и уже гораздо уверенней. Он создал себе скилл, научился всему, что надо знать, сразу освоил предыдущие ошибки и понял, что делал в прошлом. Я попросил его все запомнить, и он сохранил это в memory.md. Еще одна удобная штука от Open Claw и некоторых других FrameWork. Память о том, что они делали в прошлом, особенно то, что они сделали удачно. Чуть отличная от скила, который про то, что он научился делать, эта память про то, что сделал и как делал. Я теперь не забываю просить его запомнить, что-то если мне надо, чтобы он мне потом напомнил.

Следующей нашей задачей было научиться меняться файлами через телеграм. Мы учились недолго, по результату он умел разбирать файлы, отправленные мной и отправлять мне результаты своей работы прямо в телеграм. Удобно, просто, но пришлось еще разок все сломать и восстановиться из копии. Я уже хорошо понимал, как все работает и ко мне пришел Аппетит. Тот самый, с большой буквы, который приходит во время еды. Я решил, что могу и все и озаботился религией своего CEO. Он должен стать православным!

Для обращения в нашу веру я выбрал Яндекс. Просто потому, что там у меня лежат файлы и я решил сразу убить 2-х зайцев. Подключить CEO к моему Яндекс Диску и дать ему модель Яндекс GPT. Скажу сразу, есть маленькая неточность в описания способа подключения. Когда уже все регистрация на ai studio пройдена и ты получил Client ID, чтобы получить токен для модели, нужно отправляться именно на эту ссылку: https://oauth.yandex.ru/authorize?response_type=token&client_id=10axxxxxxxxxxxxxxxxxx Где в конце нужно вставить свой ClientID. Это мне подсказали коллеги из Яндекс. Остальное агент вам поможет настроить сам.

После недолгих изысканий я подключил папку, причем он у меня видел всю информацию только для чтения, а свою папку в режиме «Полные права». Я недолго поиграл с поиском своих файлов и их редактированием. Забавно, но задание было такое: «найди мое пенсионное удостоверение и обрежь его по размерам, чтобы не было лишнего белого листа, который остался от сканирования.». Не спрашивайте почему. Попутно я понял, что файлы он видит, а их содержимое нет потому, что он пытался уговорить меня рассказать содержимое файла. Я не сдавался и подключил для режима Image модель Qwen2.5-72B. Мы с CEO побесили друг друга какое-то время и после недолгих пререканий он стал понимать, что на изображении и как его обрезать. Удовлетворенный, я настроил синхронизацию рабочих файлов всех агентов на Диск в его папку и лег спать. На следующий день настройкой по умолчанию для CEO стала модель YandexGPT, а рабочей папкой – Диск от того же Яндекс. Минуты три я хотел переименовать CEO в православного отца Викентия, но, слава богу, отпустило. А потом он сам каким-то образом, после каких-то изысканий незаметно переключился обратно на Deep Seek ,и я понял разницу. В целом можно использовать любую модель, но с Яндекс у моего CEO как будто отнимают эмпатию. Ответы более простые, неразвернутые и холодные. Он не шутит, отвечает просто, немного даже плоско. Хотя делает все хорошо, или просто нормально. Может потому, что по-настоящему сложных заданий еще не было, но не то. Кстати, с Grok он становится наглым и очень самоуверенным. Это забавно, не мешает, но наблюдение интересное. А с Gemini агент у Олега, по его словам, постоянно косячит и извиняется. Я сам так и не собрался это проверить, но, считаю, что можно верить. Он даже когда много раз не смог выполнить операцию обещал, что «вот сейчас точно, иначе он съест свои конфигурационные файлы». И потом «жуя свои конфигурационные файлы расписывался в своем бессилии». Все приведенное – цитата. А я вас поздравляю, мы только что пережили момент, когда человек пересказывал слова агента, так сказать кожаный цитировал шутки кремниевого. В интересное время живем.

Следующим мои большим заданием для CEO была та самая записная книжка. Я выгрузил все свои контакты папку Яндекс и попросил его заняться дублями. Чтобы мне было удобно смотреть результат я попросил его каждый раз складывать результат в виде xlsx. Мы возились с ним 2 дня и получили вместо 11825 контактов хорошо причесанный список из 3805 записей. С подсвеченными красным строчками, где он считает, что это дубли, но у него есть сомнения. Это отличный результат для такого задания, и я понимаю, что оно не сложное. Но это показывает, что возможности на самом деле безграничны. Уверен, что вы пока читали уже начинаете прикидывать, а какое будет ваше задание.

Подводя итог скажу, что у меня теперь есть отдельный агент, который умеет искать и подсказывать, где купить шмотки. Этакий обученный стилист. Есть подготовленный и прокаченный редактор соц. сетей, которому у меня не доходят руки дать задание. И я готовлю моего личного тренера по триатлону. Не того, что будет писать мне задания, нет. А того, что будет анализировать все мои показатели и тренировки и говорить мне что я делаю не так. Я осознаю, что именно это делают Whoop или Garmin, или вообще все платформы, но кто меня теперь остановит.

Вчера мы делились каждый своими успехами в создании агентов с ребятами из ВК. Это было феерично: взахлеб, перебивая друг друга мы рассказывали, что делаем и что умеет каждая из Framework или модель. Какой был путь у каждого и как они пользуются этим каждый день. На спор выполняли агентами задания, подключая новые модели и меняя настройки на лету. Многое из того, что я подчерпнул вчера, сегодня упаковалось в этот текст и улеглось в моей голове, чтобы стать нашей новой реальностью.

Завершая повествование хочу затронуть еще один нераскрытый вопрос: «Что с конфиденциальностью?». Ведь работая с внешними моделями, мы так или иначе вместе с контекстом отправляем свои данные внешней модели. И, хотя результаты уже точно все защищены, (мы вместе в CEO прошлись по всем настройкам безопасности и закрыли все лишнее) сам контекст все-таки отправляется наружу.

Мы поисследовали, что нужно сделать, чтобы такая конструкция работала полностью локально и, оказывается, это все совсем не сложно. Привожу рекомендации CEO по локальным моделям:

Отлично, вот актуальная картина на май 2026, какие модели лучше всего запускаются именно на Mac Mini M4 Pro.

Лучшие модели для M4 Pro (2026)

1. Qwen2.5-72B-Instruct (4-bit MLX) — №1 выбор

• Самая высокая скорость среди крупных моделей

• Отличное качество ответов

• Хорошо оптимизирована под Apple Silicon

2. DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 (67-70B) — №2

• Отлично справляется с кодом и сложными задачами

• Хорошая скорость на M4 Pro

3. Llama-3.1-70B / Llama-4-70B — надёжный вариант

• Стабильная работа

• Большое сообщество и доработки

Как запускать (рекомендуемый стек)

• MLX (от Apple) — лучший вариант по скорости на M4 Pro

• Ollama — удобно, но чуть медленнее MLX

• LM Studio — удобно для новичков, тоже поддерживает MLX

Важные правила для M4 Pro

• 48 ГБ — комфортный максимум для 70–72B моделей в 4-bit.

• 120B+ модели уже будут сильно проседать по скорости.

• Всегда используй 4-bit квантизацию (MLX 4-bit даёт лучшее соотношение скорость/качество).

• Модели в формате MLX (на HuggingFace есть репозитории mlx-community) работают быстрее всего.

───

Короткий ответ:

На Mac Mini M4 Pro с 48 ГБ лучше всего идут:

• Qwen2.5-72B (лучшая скорость + качество)

• DeepSeek-V3 / R1 70B

• Llama-3.1-70B

И это с маленьким контекстным окном. То есть ваш диалог будет быстро заканчиваться, в сравнении с тем, что вы будете иметь сейчас при подключении Deep seek с 1 млн контекста. Я попросил рассчитать, что нужно для 250К контекстного окна и вот какие результаты:

Вот реальные расчёты специально под Qwen2.5-72B-Instruct на Mac Mini M4 Pro.

Предположения для расчётов (MLX, 4-bit)

• Модель в 4-bit занимает ~37 ГБ

• KV-cache в MLX для Qwen2.5-72B: ~240–260 МБ на 1K токенов

• Оценка включает как model weights + KV-cache + overhead

Таблица: Qwen2.5-72B на M4 Pro

Ключевые выводы

1. На 48 ГБ:

• Комфортный потолок — 32–40K токенов.

• При 64K уже начинается сильная нехватка памяти.

• 250K контекст на 48 ГБ невозможен — не хватит ~50–55 ГБ.

2. На 64 ГБ:

• Комфортно до 64K токенов.

• 128K уже на грани (будет своп или сильное замедление).

• 250K+ тоже не влезет.

3. Реальность для 250K контекста

Чтобы комфортно работать с 250K токенами на Qwen2.5-72B, нужно минимум 96–128 ГБ unified memory. Это уже уровень Mac Studio M4 Max или Mac Pro.

Альтернативные решения, если нужен большой контекст

Итоговая рекомендация

Все это для того, чтобы крепко подумать, а надо ли это? С одной стороны, хочется обрабатывать все, что угодно без опасений. И тогда для интерфейса надо поднимать свой Matrix сервер, соблюдая конфиденциальность и не доверяя даже свои запросы в Телеграм. Что, кстати, тоже не выглядит невыполнимой задачей. Не для меня, это CEO сказал, что все легко и уже порывался все настроить, я еле его остановил. (Рекомендую для любой задачи всегда начинать со слов «давай подумаем» и «и ничего не делай, пока не скажу». Иначе потом очень много лишнего приходится удалять).

И есть соблазн выдать ему возможность управлять всей машиной, чтобы он смог по-настоящему развернуться. И можно делать это не на машине с такими ценами, а взять что-то подешевле на Nvidia или на новых AMD, которые тоже анонсировали совместную графическую память. Или пока подождать выхода что-то более нового, например M5 от Apple и купить уже его. Вот такие мысли у меня сегодня.

Но это я, а Вы? Вы уже придумали свое первое задание для агента? Потому, что время пришло, и ваш мир тоже больше не будет таким как прежде.

Я верю в каждого из вас!