Toata lumea visează la un ”Jarvis” în zilele acestea, iar eu nu fac excepție, probabil și din cauză că sunt un fan al benzilor desenate de la Marvel. Trebuie să recunosc că am dat din întâmplare peste OpenClaw, pe vremea aceea migrând de la denumirea MoltBot/Clawdbot din cauza problemelor avute cu cei de la Anthropic în privința numelui.
Dat fiind faptul că îmi activasem micro pc-ul acasă, am zis că ar fi o idee bună să îl pun la treabă. Primul pas a fost înțeleg ce oferă OpenClaw și cum se instalează (practic la mine VPS-ul este micro pc-ul), iar aici resursele de pe YouTube au fost din belșug, mai jos prezint două exemple care vă pot fi utile si vouă:
OpenClaw este un proiect open-source și partea cea mai bună este că poate fi instalat în cadrul unui container docker, lucru care reduce substantial suprafața de atac pentru riscurile de securitate. Tot din perspectiva securității am ales ca pentru accesul la interfața web să folosesc Netbird, în rolul de VPN și în paralel să configurez Agentul, pe numele său Leo, folosind Telegram. Pentru a accelera procesul de configurare al agentului am folosit Google Gemini în cadrul unui Gem personalizat care folosea anumite resurse specifice ale OpenClaw, în speță documentația oficială și depozitul de cod de pe Github.
OpenClaw a fost gândit să opereze autonom, agentic, dar în momentul în care se folosesc resurse gratuite, indiferent că este Google AI Studio, Mistral sau Ollama Cloud, trebuie să avem în vedere că pornim practic cu un handicap. Impactul folosirii unor modele gratuite ale furnizorilor menționați s-a simțit destul de repede, dar acest lucru nu m-a întors din dorința de a încerca. Faptul că se pot programa anumite activitați folosind CRON ca și în cazul unei distribuții linux, este util pentru cei care preferă raporturi sau și mai important pentru cei care preferă să automatizeze sarcinile repetitive, alături de capacitatea oferită de HEARTBEAT.md. Această combinație este cea care vă umflă și consumul de tokens.
Cum am reușit să folosesc OpenClaw cu acele modele gratuite? Răspunsul a fost simplu și se pare că NU am fost singurul care a ales acest scenariu. Practic, în locul unui Agent care funcționa independent, am renunțat la ceea ce oferea HEARTBEAT.md și am mutat activitățile numai pe partea de CRON, executate la anumite ore. Acest lucru a redus consumul de token-uri deși uneori mai atingeam limitele, aici intervenind strategia de a folosi mai mulți furnizori, respectiv Google și Mistral.
Nu știu dacă la ora actuală OpenClaw mai are fani, dar tot ceea ce am folosit pentru testul meu este accesibil public în cadrul acestui depozit de cod de pe Gitlab, in cadrul proiectului OpenClaw. Tot ce trebuie să faceți este să vă procurați propriile chei API de la furnizorul dorit (exemplul meu Google AI Studio și Mistral) și să vă apucați de treabă.
În următorul episod o să prezint și două cuvinte despre Hermes Agent !
