LLM

Znasz ten schemat. Otwierasz czat z agentem AI, opisujesz swój projekt, dzielimy się preferencjami, wykonujemy jakąś pracę i zamykamy kartę. Wraca się tydzień później i okazuje się, że rozmawia się z obcym – cały kontekst zniknął, wszystkie preferencje zostały zapomniane, a projekt trzeba wyjaśnić od podstaw.

OpenClaw nie przeszedł fiasko jako produkt. Utrał swoje paliwo.

Długo czas llama.cpp miało oczywistą ograniczenie:
można było obsłużyć tylko jeden model na proces, a zmiana wymagała restartu.

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.

Asystent AI Hermes, oficjalnie dokumentowany jako Hermes Agent, nie jest pozycjonowany jako prosty interfejs czatu.

OpenClaw posiada dwie historie rozszerzeń, które łatwo pomylić.

Wtyczki rozszerzają środowisko wykonania. Umiejętności (Skills) rozszerzają zachowanie agenta.

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.

OpenClaw w demonstracjach wydaje się prosty.
W produkcji staje się systemem.

Cicha luka, która napędzała falę eksperymentów z agentami, została teraz zamknięta.

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.

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.

Hermes Agent to samodzielnie hostowany, niezależny od modelu asystent AI, który działa na lokalnym komputerze lub tangu VPS, współpracuje przez interfejsy terminalowe i komunikacyjne oraz z czasem się ulepsza, przekształcając powtarzalne zadania w wielokrotnego użytku umiejętności.

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 –

Porównuję tutaj prędkość działania kilku modeli LLM uruchamianych na GPU z 16 GB pamięci VRAM, wybierając najlepszy do samodzielnego hostowania.

Australia ma na stanie karty RTX 5090. Ledwie. A jeśli którąś znajdziesz, zapłacisz cenę, która wydaje się oderwana od rzeczywistości.

Ollama czuje się najlepiej, gdy jest traktowane jak lokalny demon: CLI i Twoje aplikacje komunikują się z API HTTP na pętli lokalnej (loopback), a reszta sieci nigdy nie dowiaduje się o jego istnieniu.