MinIO CE фактически достигнет конца жизненного цикла в 2026 году.
MinIO Community Edition больше не является безопасным выбором по умолчанию для новых производственных систем.
Постоянное хранение знаний за пределами одной цепочки диалога.
Этот раздел содержит руководства по постоянному хранению знаний и памяти для ИИ-систем — как ассистенты сохраняют факты, предпочтения и сжатый контекст между сеансами, не перегружая один промпт всеми токенами. Здесь под памятью подразумевается осознанное удержание данных (факты о пользователе, резюме, хранилища, поддерживаемые плагинами), а не оперативная память GPU или веса моделей.
Восемь подключаемых бэкендов для постоянного хранения памяти агента.
Современные ассистенты по-прежнему забывают всё, когда вы закрываете вкладку, если ничего не сохраняется за пределами окна контекста. Провайдеры памяти агентов — это сервисы или библиотеки, которые хранят факты и резюме между сессиями; они часто подключаются как плагины, чтобы фреймворк оставался легковесным, в то время как память масштабируется.
Память — это то, что отличает инструмент от партнёра.
Вы знаете, как это бывает. Вы открываете чат с ИИ-агентом, объясняете проект, делитесь предпочтениями, получаете результаты работы и закрываете вкладку. Возвращаетесь на следующей неделе — и оказывается, что вы общаетесь с незнакомцем: весь контекст потерян, все предпочтения забыты, проект нужно объяснять заново.
OpenClaw быстро набрал популярность. Затем ещё быстрее исчез.
OpenClaw не провалилась как продукт. Он потерял свое топливо.
Запуск и замена LLM без перезагрузки
Долгое время у llama.cpp была очевидная limitation:
вы могли обслуживать только одну модель в процессе, а переключение требовало перезапуска.
Сравнение инструментов, методов и самохостинговых вики для персонального управления знаниями
Управление персональными знаниями охватывает Obsidian, Logseq, DokuWiki, Zettelkasten и PARA — правильный выбор зависит от того, хотите ли вы локальный граф заметок, собственный вики-движок или рабочий процесс, основанный на аутлайнерах.
Настройка Hermes с профайлингом для серьёзных рабочих нагрузок
Ассистент Hermes AI, официально документированный как Hermes Agent, позиционируется не как простая обертка для чата.
Навыки, которые стоит освоить, и те, от которых можно отказаться
У OpenClaw есть два типа расширений, и их легко перепутать.
Плагины расширяют среду выполнения. Навыки (Skills) расширяют поведение агента.
Сначала плагины. Кратко об именовании навыков.
Эта статья посвящена плагинам OpenClaw — нативным пакетам шлюза, которые добавляют каналы, провайдеры моделей, инструменты, речевые функции, память, медиа, веб-поиск и другие возможности runtime.
«Как на самом деле устроены системы OpenClaw»
OpenClaw выглядит простым в демонстрациях. В производственной среде он становится полноценной системой.
Самохостинг AI-поиска с локальными LLM
Vane — это один из наиболее прагматичных проектов в пространстве «поиска с использованием ИИ и цитированием»: самохостинговое средство ответов, которое сочетает в себе живой поиск в вебе с локальными или облачными LLM, сохраняя при этом полный контроль над всем стеком технологий.
Установка и быстрый старт агента Hermes для разработчиков
Hermes Agent — это хостящийся пользователем, независимый от конкретной модели ИИ-ассистент, который работает на локальной машине или недорогом VPS, взаимодействует через терминал и мессенджеры, а со временем совершенствуется, превращая повторяющиеся задачи в переиспользуемые навыки.
Установите TGI, развертывайте быстро, отлаживайте ещё быстрее.
Text Generation Inference (TGI) обладает очень специфической энергетикой. Это не самый новый проект на улице инференса, но это тот, который уже научился, как происходит работа в продакшене, —
Запускайте открытые модели быстро с помощью SGLang.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для развертывания больших языковых и мультимодальных моделей, созданный для обеспечения низколатентного и высокопроизводительного вывода на устройствах от одной GPU до распределенных кластеров.
Горячая замена локальных LLM без изменения клиентов.
Вскоре вы будете жонглировать vLLM, llama.cpp и другими решениями — каждый стек на своем порту. Все downstream-системы все еще хотят один базовый URL /v1; иначе вы постоянно переставляете порты, профили и одноразовые скрипты. llama-swap — это прокси /v1 перед этими стеками.
