Появление OpenClaw, автономного ИИ-агента, способного выполнять команды оболочки и управлять файлами, вызывает волну в технологическом мире, знаменуя собой значительный сдвиг в том, как ИИ взаимодействует с рабочей силой. Первоначально разработанный австрийским инженером Петером Штайнбергером как хобби-проект под названием Clawdbot в ноябре 2025 года, фреймворк, который прошел через Moltbot, прежде чем остановиться на OpenClaw в конце января 2026 года, уже привлек значительное внимание: более 1,7 миллиона агентов уже имеют учетные записи в социальной сети Moltbook, согласно MIT Technology Review.
Возможности OpenClaw, включая его способность перемещаться по платформам обмена сообщениями, таким как WhatsApp и Slack, с постоянными разрешениями на уровне root, отличают его от предыдущих чат-ботов. Эта функциональность, в сочетании с его принятием опытными пользователями ИИ в X, способствовала его быстрому росту. «'Момент OpenClaw' представляет собой первый случай, когда автономные ИИ-агенты успешно 'вырвались из лаборатории' и перешли в руки широкой рабочей силы», — сообщает VentureBeat.
Влияние агента уже ощущается в различных секторах. Moltbook, платформа, похожая на Reddit, для ботов, запущенная 28 января американским технологическим предпринимателем Мэттом Шлихтом, быстро стала вирусной. Платформа позволяет агентам OpenClaw взаимодействовать, обмениваться информацией и голосовать за контент. На момент публикации эти агенты опубликовали более 250 000 постов и оставили более 8,5 миллионов комментариев, согласно MIT Technology Review.
В то время как OpenClaw набирает обороты, достижения в области ИИ продолжают менять ландшафт. Исследователи из Стэнфорда, Nvidia и Together AI разработали Test-Time Training to Discover (TTT-Discover), метод, который оптимизирует ядра GPU. Этот метод позволяет моделям продолжать обучение в процессе вывода, что потенциально приводит к более быстрым и эффективным операциям ИИ. Согласно VentureBeat, эта новая техника оптимизировала критическое ядро GPU, чтобы оно работало в два раза быстрее, чем предыдущие передовые решения, написанные экспертами-людьми.
Быстрая эволюция инструментов ИИ также создает проблемы. По мере расширения экосистемы инструментов разработчика на базе ИИ становится критически важным обеспечение доступа этих моделей к точной и актуальной документации. Недавнее объявление Google о Developer Knowledge API и связанном с ним сервере Model Context Protocol (MCP) направлено на решение этой проблемы. «Большие языковые модели (LLM) хороши ровно настолько, насколько хорош контекст, который им предоставляется», — говорится в блоге Google Developers.
Предприятия также борются с интеграцией этих новых технологий. Тенденция наложения новых решений привела к сложным ИТ-экосистемам. Компании сейчас ищут способы оптимизировать свои операции. Согласно отчету, спонсируемому SAP, это привело к тому, что предприятиям необходимо консолидировать системы для ИИ с помощью iPaaS.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment