OpenClawには2つの拡張ストーリーがあり、それらは混同されやすいものです。

プラグインはランタイムを拡張します。スキルはエージェントの振る舞いを拡張します。

この記事は、チャネル、モデルプロバイダー、ツール、音声、メモリ、メディア、Web 検索、その他ランタイムの表面機能などを追加するネイティブゲートウェイパッケージであるOpenClaw プラグインについて解説します。

OpenClawのデモではシンプルに見えます。 しかし、本番環境では、それは一つのシステムへと変貌します。

本当の議論の焦点は、PostgreSQL がテキスト検索できるかどうか、あるいは Elasticsearch がドキュメントを保存できるかどうかではありません。両者とも可能です。興味深いのは、検索の複雑性がどこに存在すべきかという点です。

アラートは、監視機能として語られることが多すぎます。 その枠組みは便利ですが、真の問題を隠してしまいます。

チャットプラットフォームは、単なるメッセージングツールを超えて大きく進化しました。 現代のシステムでは、これらは自動化プロセスと人間の意思決定の間をつなぐインターフェースとして機能しています。

Discord をシステムとして扱う場合、イベントを公開する場所、人間が意思決定を行い、自動化がワークフローを継続させる場として扱うことで、本格的な統合の土台となります。

Slack の統合は、1 つの HTTP コールでメッセージを送信できるため、欺瞞的に簡単に見えるかもしれません。 しかし、Slack を対話的で信頼性の高いものにする必要が出てきた時が、本物の面白い部分です。

大半のアプリケーションアーキテクチャに関するアドバイスは、適用するには抽象的すぎるか、スケーラビリティを考慮すると狭すぎます。 ここでは、統合、コード構造、データアクセスにわたる、本番環境向けの実践的なトレードオフをご紹介します。

エージェント実験の波を後押ししていた静かな抜け穴は、今、閉じられました。

Vane は、「出典付き AI 検索」領域において、より実用的な選択肢の一つです。これは、リアルタイムのウェブ取得とローカルまたはクラウド上の LLM（大規模言語モデル）を組み合わせた、セルフホスティング可能な回答エンジンであり、スタック全体をユーザーの管理下に置くことができます。

Claude Codeは、マーケティングが上手な自動補完ツールではありません。これはエージェント型コーディングツールです。コードベースを読み取り、ファイルを編集し、コマンドを実行し、開発ツールと統合します。

Hermes Agentは、ローカルマシンや低コストのVPS上で動作する自己ホスト型でモデル非依存のAIアシスタントであり、ターミナルおよびメッセージングインターフェースを介して動作し、繰り返し行うタスクを再利用可能なスキルに変換することで、時間とともに性能を高めていきます。

Text Generation Inference (TGI) は、非常に特有の雰囲気を持っています。 推論の分野で最も新しい子供ではありませんが、すでに本番環境でのトラブルを学び、その教訓をデフォルト設定に焼き付けているのが TGI です。

ここでは、16GBのVRAMを搭載したGPUで動作するいくつかのLLMの速度を比較し、セルフホスティング向けの最適なモデルを選択しています。

llama.cppを使用して、19K、32K、および64KトークンのコンテキストウィンドウでこれらのLLMを実行しました。

VRAMブロックとベンチマークスタイルのチャートが特徴的なスタイリッシュなGPU

この投稿では、速度の観点から可能な限り高いパフォーマンスを引き出すための試行錯誤を記録しています。

LLMの速度比較表（トークン/秒とVRAM）

19K、32K、64Kはコンテキストのサイズを示します。

オーストラリアにはRTX 5090の在庫があります。 ただし、ごくわずかです。 もし見つけたとしても、現実感の欠けた、莫大なプレミアム価格を支払わなければなりません。