Osiem wymiennych backendów do trwałej pamięci agenta.
Współczesne asystenty nadal zapominają wszystko po zamknięciu karty, chyba że dane są utrwalone poza oknem kontekstu. Dostawcy pamięci agentów to usługi lub biblioteki przechowujące fakty i streszczenia między sesjami – często integrowane jako wtyczki, dzięki czemu framework pozostaje lekki, a pamięć skalowalna.
Pamięć jest tym, co odróżnia narzędzie od partnera.
Wiesz, jak to działa. Otwierasz czat z agentem AI, opisujesz swój projekt, dzielicz się preferencjami, wykonujesz pewne zadania i zamykasz kartę. Wraca się tydzień później, a rozmowa wygląda tak, jakbyś miał do czynienia z obcą osobą — cały kontekst zniknął, wszystkie preferencje zostały zapomniane, a projekt trzeba wyjaśnić od zera.
OpenClaw zyskał na sile błyskawicznie, by równie szybko zniknąć.
OpenClaw nie przegrał jako produkt. Po prostu wyczerpało się jego paliwo.
Serwuj i podmieniaj modele LLM bez konieczności restartów.
Przez długi czas llama.cpp miał wyraźną wadę: można było obsługiwać tylko jeden model na proces, a przeladowanie wymagało restartu.
Twórz umiejętności Claude, które przetrwają w prawdziwej pracy.
Większość zespołów nadużywa Claude Skills na jeden z dwóch sposobów. Albo zamieniają plik SKILL.md w kosz na wszystko, albo nigdy nie odchodzi od ogromnych, skopiowanych promptów.
Konfiguracje Hermes oparte na profilach dla wymagających obciążeń
Asystent AI Hermes, oficjalnie dokumentowany jako Hermes Agent, nie jest pozycjonowany jako prosty interfejs czatu.
Umiejętności, które warto rozwijać, i te, które można pominąć
OpenClaw posiada dwa rodzaje rozszerzeń, które łatwo pomylić.
Wtyczki rozszerzają środowisko wykonawcze. Umiejętności (Skills) rozszerzają zachowanie agenta.
Najpierw wtyczki. Krótko o nazewnictwie umiejętności.
Ten artykuł dotyczy wtyczek OpenClaw — natywnych pakietów bramkowych, które dodają kanały, dostawców modeli, narzędzia, funkcje głosowe, pamięć, media, wyszukiwanie w sieci oraz inne warstwy środowiska wykonawczego.
Jak naprawdę są skonstruowane systemy OpenClaw
OpenClaw wygląda prosto w demonstracjach. W środowisku produkcyjnym staje się on systemem.
Subskrypcje Claude’a nie są już wykorzystywane do zasilania agentów
Cicha luka, która napędzała falę eksperymentów z agentami, została teraz zamknięta.
Własne wyszukiwanie AI z lokalnymi modelami językowymi (LLM)
Vane to jedna z bardziej praktycznych pozycji w przestrzeni „AI z wyszukiwaniem i cytowaniami": samodzielnie hostowana silnia odpowiedziowa, która łąży pobieranie danych z sieci w czasie rzeczywistym z lokalnymi lub chmurowymi modelami LLM, zachowując jednocześnie pełną kontrolę nad całą infrastrukturą.
Agencjonalne kodowanie, teraz z lokalnymi backendami modeli.
Claude Code to nie autouzupełnianie z lepszym marketingiem. To narzędzie kodowania agentowe: czyta Twoją bazę kodu, edytuje pliki, uruchamia polecenia i integruje się z Twoimi narzędziami developerskimi.
Instalacja i szybki start agenta Hermes dla deweloperów
Hermes Agent to samodzielnie hostowany, niezależny od modelu asystent AI, który działa na lokalnym komputerze lub tanim serwerze VPS, współpracuje przez interfejs terminala i komunikatora oraz rozwija się z czasem, zamieniając powtarzalne zadania w wielokrotnego użytku umiejętności.
Zainstaluj TGI, wdrażaj szybko, debuguj jeszcze szybciej.
Text Generation Inference (TGI) ma bardzo specyficzną energię. Nie jest najmłodszym dzieckiem na ulicy inferencji, ale jest tym, które już nauczyło się, jak produkcja się psuje –
Szybkość przetwarzania tokenów llama.cpp na 16 GB VRAM (tabele).
Porównuję tutaj szybkość działania kilku modeli LLM uruchamianych na GPU z 16 GB pamięci VRAM i wybieram najlepszy z nich do samodzielnego hostowania (self-hosting).
Serwer Ollama z pierwszeństwem kompozycji, obsługą GPU i trwałością danych.
Ollama świetnie działa na “gołym metalu”. Zyskuje jednak na ciekawości, gdy potraktujesz ją jako usługę: stabilny punkt końcowy, zablokowane wersje, trwałe przechowywanie danych oraz dostępność GPU, która jest albo dostępna, albo nie.
