AI

Znasz ten scenariusz. Otwierasz czat z agentem AI, tłumaczysz mu swój projekt, dzielisz się swoimi preferencjami, wykonujesz część pracy i zamykasz kartę. Wracasz tydzień później i czujesz się, jakbyś rozmawiał z kimś obcym — cały kontekst zniknął, każda preferencja została zapomniana, a projekt trzeba wyjaśnić od nowa.

OpenClaw nie przegrał jako produkt. Po prostu wyczerpało się jego paliwo.

Przez długi czas llama.cpp miała rażący ograniczenie:
można było obsłużyć tylko jeden model na proces, a przełączanie wymagało ponownego uruchomienia.

Większość zespołów błędnie wykorzystuje Claude Skills w jeden z dwóch sposobów. Albo zamieniają SKILL.md w miejsce na składowanie losowych notatek, albo nigdy nie przechodzą do etapu, w którym zastępują ogromne, kopiowane prompty właściwymi strukturami.

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

OpenClaw posiada dwa rodzaje rozszerzeń, które łatwo pomylić.

Wtyczki rozszerzają środowisko wykonawcze. 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 wygląda prosto w demonstracjach. W środowisku produkcyjnym staje się on systemem.

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

Vane to jeden z bardziej pragmatycznych projektów w przestrzeni „AI-search z cytatami”: samodzielnie hostowany silnik odpowiedzi, który łączy wyszukiwanie na żywej sieci z modelami LLM (lokalnymi lub w chmurze), a jednocześnie pozwala zachować pełną kontrolę nad całym stackiem.

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 self-hostowany, model-agnostyczny asystent AI działający na lokalnym komputerze lub tanim VPS. Działa przez interfejs terminalowy i komunikacyjny, a z czasem się doskonali, zamieniając powtarzalne zadania w wielokrotnie użyteczne 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 –

Oto porównuję szybkość kilku modeli LLM działających na GPU z 16 GB pamięci VRAM i wybieram najlepszy z nich do samodzielnego hostingu.

Ollama świetnie działa na “gołym” metalu (bez warstwy wirtualizacji). Staje się jeszcze ciekawszy, gdy traktujesz go jak usługę: stabilny punkt końcowy, przypięte wersje, trwałe przechowywanie danych oraz GPU, które jest dostępne, lub go nie ma.

Uruchomienie Ollama za pośrednictwem proxy odwrotnego to najprostszy sposób na uzyskanie HTTPS, opcjonalnej kontroli dostępu oraz przewidywalnego zachowania strumieniowego.