1. Платить аж 400 рублей в месяц за VPS с 2 Гигабайтами оперативной памяти.
2. Мучиться от того, что ваша OpenClaw будет тормозить.

"Но ведь есть и какой-то третий вариант?" - спросит меня пытливый читатель: "Такой, когда и тормозить сильно не будет, и платить лишние 200 рублей в месяц не придётся?".

Да, такой вариант есть. Но вам придётся самостоятельно настроить swap и архивацию памяти. Как это сделать, читайте ниже. Если для вас это сложновато, тогда лучше не пробуйте. Вы потом может быть сможете попросить саму OpenClaw, чтобы она это сделала. И она (может быть) это и сделает.

1. Настройка swap (или файла подкачки)

Тут будет много команд, все их надо будет выполнять в консоле.

Пару слов о том, что такое swap. Swap (пространство или раздел подкачки) в Linux — это специальная область на жестком диске (HDD, SSD или NVMe), которую операционная система использует как расширение оперативной памяти (ОЗУ / RAM).

Для начала надо проверить, что пока swap не настроен. Это можно сделать с помощью вот такой команды:

 free -h

Вам покажут примерно вот такое:

Как вы видите, swap отсутствует. Теперь надо для себя решить, какого размера swap вы хотите установить. Для VPS с Ubuntu и 1 ГБ ОЗУ оптимальный размер swap-файла составляет от 1 до 2 ГБ. Это стандартная и наиболее распространённая рекомендация для небольших серверов.

Но надо проверить, что на вашем VPS есть столько места на диске. Для этого используем вот эту команду:

df -h

Вам покажут что-то типа такого:

Тут видно, что размер диска на VPS - 15 Гигабайт, занято - 6.4 Гбайта, свободно - 7.6 Гбайт. OpenClaw нужно примерно 1 Гбайт на диске. Так что для данного случая можно смело отдать swap-у 2 Гигабайта.

Теперь начинаем настраивать swap. Но поскольку нам для этой настройки понадобиться текстовый редактор, рекомендую поставить редактор "nano". Для этого надо выполнить команду:

sudo apt install nano

Всё, все приготовления окончены, давайте наконец-то настроим swap.

Для этого последовательно выполните команды:

sudo fallocate -l 2G /swapfile

Если у вы хотите другой размер swap, просто измените цифру "2" в этой команде на нужную вам.

Теперь настройте доступ к файлу подкачки:

sudo chmod 600 /swapfile

Теперь надо пометить файл как пространство swap:

sudo mkswap /swapfile

И включить использование swap:

sudo swapon /swapfile

Чтобы swap всегда был после перезагрузки системы, добавьте его в файл /etc/fstab:

echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab

Теперь надо настроить параметр "swappiness". Этот параметр отвечает за то, как часто система использует swap (значение от 0 до 100). Рекомендуемое значение для серверов — 10:

sudo sysctl vm.swappiness=10

Чтобы сделать это изменение постоянным, добавьте строчку "vm.swappiness=10" в конец файла /etc/sysctl.conf. Для этого откройте этот файл в редакторе "nano". Для этого наберите команду:

nano /etc/sysctl.conf

Сейчас будет сложно! Для начала скопируйте "vm.swappiness=10". Выставляете курсор на нужно месте экрана и нажимаете "Shift + Insert". Строчка "vm.swappiness=10" появляется в файле. Теперь нажимаете "Ctrl + S" чтобы сохранить изменения, а потом "Ctrl + X" чтобы закрыть редактор.

На этом всё. В принципе, на этом вы можете и остановится.

Но есть ещё один способ увеличить оперативную память не увеличивая оперативную память. Звучит как бред, но это реально рабочий способ!

2. Как установить и настроить ZRAM

Пара слов о том, что такое ZRAM.

ZRAM — это модуль ядра Linux, который создает сжатое блочное устройство прямо в оперативной памяти. В Ubuntu и других дистрибутивах Linux он чаще всего используется в качестве высокоскоростного файла или раздела подкачки (SWAP).Вместо того чтобы сбрасывать неиспользуемые страницы памяти на медленный жесткий диск или изнашивать SSD (как делает обычный SWAP), система сжимает эти данные с помощью процессора и оставляет их в оперативной памяти. За счет алгоритмов сжатия удается эффективно «увеличить» доступный объем ОЗУ в 1.5–3 раза.

Как это работает простыми словами:

1. Когда физическая оперативная память в вашей Ubuntu начинает заканчиваться, операционная система ищет, какие данные можно отправить в подкачку.
2. Вместо записи на HDD/SSD, эти данные перенаправляются на виртуальное устройство /dev/zram0.
3. Процессор мгновенно сжимает эти данные. В итоге массив данных, занимавший, к примеру, 1 ГБ, теперь занимает в памяти всего около 300–400 МБ.
4. Когда эти данные снова требуются запущенной программе, процессор так же быстро их распаковывает.

Как установить ZRAM?

Перед тем, как перейти к установке, настоятельно рекомендую обновить всё ПО на вашем сервере. Для этого надо последовательно выполнить эти 4 команды:

sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt autoremove -y
sudo apt autoclean

Теперь необходимо установить сам пакет ZRAM. Это делается с помощью этой команды:

sudo apt install zram-tools

После этого надо настроить параметры в файле /etc/default/zramswap. Для этого для начала выполняем команду:

nano /etc/default/zramswap

Тут задайте

1. Процент оперативной памяти под ZRAM. Например, "PERCENT=50" (будет выбран процент от общей оперативной памяти) или "SIZE=512" (фиксированный размер в Мегабайтах). Но выберите что-то одно из двух, а второй параметр удалите или закоментируйте.
2. Алгоритм сжатия: "ALGO=zstd" или "ALGO=lz4".
   zstd дает лучший уровень сжатия, но lz4 работает быстрее.
3. Поскольку мы будем одновременно используем и swap, и ZRAM, надо задать в этом файле максимальный приоритет для ZRAM (100%) - "PRIORITY=100". То есть, у нас сначала будет работать ZRAM, но если серверу надо больше оперативной памяти, то будет дополнительно использоваться swap.

Сохраните изменения в файле, нажав "Ctrl + S", а затем выйдите из редактора, нажав "Ctrl + X".

Перезапустите службу:

sudo systemctl restart zramswap.service

Проверьте, что всё работает:

zramctl

Вы получите таблицу, в которой ключевыми являются следующие колонки:

• DISKSIZE — максимальный виртуальный объем, который может вместить сжатый swap.
• DATA — реальный (несжатый) объем данных, отправленных в ZRAM.
• COMPR — фактический объем, который эти данные занимают в ОЗУ после сжатия.
• TOTAL — общий объем памяти, выделенный под устройство (включая служебные данные).

Всё, подготовка закончена. Теперь вы готовы к установке OpenClaw. А как это сделать, расскажу в следующий раз.

Ловите 4 простых трюка, которые сделают общение с нейросетью в разы круче и удобнее:

1. ELI5 (Explain Like I’m 5 — «Объясни, как пятилетке»).
Просто напишите это перед любой сложной темой (например, «ELI5: как работают черные дыры»), и ChatGPT разложит всё по полочкам без заумных слов. Только простые аналогии, будто вам действительно пять лет.

2. TL;DR (Too Long; Didn't Read — «Слишком длинно, не читал»)
Вставьте огромную статью или длинный текст, добавьте в начале эти четыре буквы, и нейросеть выжмет из них самую суть. Вся «вода» исчезнет, останутся только главные факты, которые можно прочитать за 10 секунд.

3. Jargonize (Сделай «по-умному»)
Нужно впечатлить коллег или клиентов? Напишите это слово перед своим черновиком, и ChatGPT добавит туда правильные профессиональные термины. Текст мгновенно зазвучит так, будто вы варились в этой теме годами.

4. Humanize (Очеловечь)
Текст получается сухим и «роботским»? Добавьте эту команду, и нейросеть перепишет его живым, легким и дружеским языком. Так, как будто это пишет реальный, приятный в общении человек.

Важное уточнение: ELI5, TL;DR, Jargonize, Humanize — это не официальные «режимы» ChatGPT, а просто промпт-приёмы. ChatGPT не переключается в отдельный режим — он просто следует инструкции. Поэтому таких «режимов» можно придумать сколько угодно; главное — дать понятную команду: что сделать, для кого, в каком формате и с какими ограничениями.

Вот ещё популярные промпт-«режимы», кроме этих четырёх:

ELI15 / ELI CEO / ELI lawyer: Объясняет под конкретную аудиторию: подросток, руководитель, юрист.

Feynman: Объясняет простыми словами и показывает, где в объяснении остались пробелы.

Socratic: Не даёт готовый ответ, а ведёт вопросами, как сократовский диалог.

Step-by-step: Разбивает решение на шаги. Лучше просить «кратко покажи шаги проверки», а не «покажи всю цепочку рассуждений».

Devil’s Advocate: Находит слабые места и спорит с вашей идеей.

Red Team: Ищет уязвимости, риски, ошибки, способы сломать план/текст/код.

Steelman: Формулирует самую сильную версию чужого аргумента.

Pros/Cons: Плюсы и минусы, часто с таблицей.

Decision Matrix: Сравнивает варианты по критериям и весам.

SWOT: Сильные/слабые стороны, возможности/угрозы.

First Principles: Разбирает задачу с базовых принципов, отбрасывая допущения.

5 Whys: Ищет корневую причину через «почему?» пять раз.

Pre-mortem: Представляет, что проект провалился, и ищет причины заранее.

MECE: Раскладывает проблему без пересечений и пропусков.

Pareto 80/20: Выделяет 20% действий, дающих 80% результата.

Brainstorm 20: Генерирует много идей без критики, потом можно отобрать.

SCAMPER: Креативные идеи через замену, комбинирование, адаптацию и т.п.

Teach-back: Сначала объясняет тему, потом проверяет вас вопросами.

Quiz me: Делает тест по теме и проверяет ответы. |

Flashcards: Превращает материал в карточки для запоминания.

Interview me: Задаёт вопросы, чтобы собрать требования/контекст.

Debate: Устраивает дебаты «за/против» или две роли.

Persona: Отвечает от лица эксперта: редактора, CTO, маркетолога, врача и т.д.

Board of Advisors: Даёт несколько точек зрения от разных «экспертов».

Dejargonize: Убирает жаргон и канцелярит.

Formalize: Делает текст официальнее/строже.

Bulletize: Сжимает в маркированный список.

Executive Summary: Краткое резюме для руководителя: суть, выводы, решения.

Key Takeaways: Только главные выводы.

Action Items: Выделяет задачи, ответственных и сроки.

Extract to table / JSON: Превращает текст в таблицу, JSON, CSV.

Fact-check: Проверяет утверждения и помечает уверенность/риски.

Cite sources: Просит источники; важно проверять, особенно если нет веб-поиска.

Localize: Не просто переводит, а адаптирует под культуру/рынок.

Proofread: Исправляет орфографию, стиль, пунктуацию.

Simplify / Expand / Condense: Упростить, расширить или сжать текст.

Outline: Делает структуру статьи/презентации/курса.

Storytell: Переупаковывает материал в историю.

Analogy / Metaphor: Объясняет через аналогии.

Ask clarifying questions first: Сначала задаёт уточняющие вопросы, потом отвечает.

Отдельно есть интерфейсные режимы и функции ChatGPT, которые зависят от тарифа и страны: обычный чат, Temporary Chat, Search, Canvas, Voice / Advanced Voice, Study Mode, Deep Research, Agent mode, Projects, Tasks, Custom GPTs, Memory, Pulse и др. Это уже не промпт-приёмы, а функции продукта.

Практический совет: «режимы» можно комбинировать, но не все дружат. Например, TL;DR + Executive Summary — хорошо; Jargonize + ELI5 — конфликт; Humanize + Formalize — тоже противоречие. Лучший шаблон:
«[Режим] + задача + аудитория + формат + ограничения».
Пример: «Red Team: проверь этот план запуска. Аудитория — инвесторы. Формат — таблица рисков: риск, вероятность, влияние, что сделать».

Но если очень хочется прочитать именно моё сообщение, тогда милости прошу.

Итак, у вас уже есть (надеюсь) VPS (какой VPS нужен и где его взять можно прочесть тут), к которому вы можете подключиться по SSH.

Самое время установить на него OpenClaw.

Для этого надо перейти в консоль. Если вы для коннекта по SSH используете программу BitVise, то надо нажать вот на эту иконку:

Перед тем, как что-то делать с ПО на сервере, надо это самое ПО на этом самом сервер обновить. Для этого в консоле надо выполнить вот эти 4 команды:

 sudo apt update
 sudo apt upgrade -y
 sudo apt autoremove -y
 sudo apt autoclean

То есть, скопировать отсюда, вставить туда (использую комбинацию клавиш Shift+Insert) и нажать на Enter.

Там будут происходить некие шаманские действия, вам нужно будет только дождаться их окончания.

После обновления софта можно переходить к установке OpenClaw.

OpenClaw на Linux или Mac ставится не просто, а очень просто. Достаточно в терминале или консоле выполнить команду:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Какое-то время будут происходить какие-то шаманские действия. Надо набраться терпения и дождаться их окончания.

После установки вам покажут примерно это:

Тут надо выбрать "Quick start" с помощью клавиш "вверх" и "вниз", и нажать на Enter.

Тут надо выбрать "One agent".

Тут надо выбрать "Skip for now".

Пока всё.

А что делать с установленным OpenClaw дальше, скоро напиши. Следите за обновлениями.

Что такое OpenClaw и зачем ей VPS

OpenClaw — это программа, которая соединяет ваши чаты (Telegram, Discord, WhatsApp) с AI-ассистентом. Она работает как «мост»: вы пишете сообщение в мессенджер, а OpenClaw передаёт его AI-модели и возвращает ответ.

Но есть проблема: если запустить OpenClaw на своём компьютере, она будет работать только пока компьютер включён. Выключили ноутбук — ассистент пропал.

Решение — VPS. VPS (виртуальный приватный сервер) — это просто компьютер, который стоит в дата-центре и работает круглосуточно. Вы арендуете его за небольшую плату, и OpenClaw живёт там постоянно.

Почему лучше использовать VPS, а не локальный компьютер

Когда только знакомишься с OpenClaw, возникает логичный вопрос: «Зачем платить за сервер, если можно запустить всё на своём компьютере?» Для первых экспериментов локальный запуск действительно подходит. Но если вы хотите, чтобы ассистент работал как настоящий помощник, а не как игрушка на пару вечеров, VPS выигрывает почти по всем пунктам.

1. Ассистент работает круглосуточно

Локальный компьютер работает, только когда он включён. Вы закрыли ноутбук, ушли на работу, выключили свет или просто перезагрузили систему — и OpenClaw перестала отвечать. Сообщения в Telegram или Discord приходят, а ассистент молчит.

VPS работает 24 часа в сутки, 7 дней в неделю. Он не засыпает, не выключается и не зависит от того, дома вы или нет. Это главная причина, по которой VPS вообще стоит рассматривать. Да и стоит это удовольствие не очень дорого.

2. Ваш компьютер остаётся свободным

OpenClaw может потреблять память и процессор. Особенно если вы используете автоматизацию браузера или несколько мессенджеров одновременно. На локальной машине это означает, что ваш компьютер начинает тормозить, вентиляторы шумят, а батарея садится быстрее.

На VPS всё это происходит на отдельном сервере. Ваш ноутбук остаётся быстрым и тихим, а OpenClaw спокойно работает где-то в другом месте.

3. Стабильный интернет и питание

Домашний интернет может пропасть. Электричество может отключиться. Роутер может зависнуть. В дата-центре провайдера всё это уже продумано: резервное питание, несколько интернет-каналов и круглосуточный мониторинг. Ваш ассистент остаётся на связи даже во время грозы или ремонта у провайдера.

4. Безопасность

Когда вы запускаете OpenClaw на домашнем компьютере и пробрасываете порты, вы фактически открываете дверь в свою домашнюю сеть. Через неё теоретически могут пострадать другие устройства: ноутбуки, телефоны, умные колонки.

VPS изолирован от вашей личной жизни. Даже если что-то пойдёт не так, пострадает только сервер, а не ваши личные файлы и фотографии.

5. Проще восстановить и масштабировать

VPS легко перезапустить, сделать резервную копию или перенести на другой сервер. Если вы захотите добавить второго агента или подключить новый мессенджер, можно быстро увеличить память и процессор в панели провайдера. С домашним компьютером так не получится: придётся покупать новые детали или собирать новый ПК.

6. Экономия электричества и ресурса техники

Домашний компьютер, работающий круглосуточно, потребляет электричество и изнашивается. VPS за несколько долларов в месяц часто выходит дешевле, чем круглосуточная работа игрового ноутбука или старого ПК. Плюс вы не рискуете своей основной техникой.

Когда локальный компьютер всё же лучше

Если вы только пробуете OpenClaw, хотите разобраться, как она устроена, и не готовы платить — запустите локально. Это отличный способ познакомиться. Но как только вы поймёте, что ассистент нужен вам каждый день, переезд на VPS станет логичным следующим шагом.

Коротко

VPS — это не просто «модно». Это способ сделать OpenClaw по-настоящему полезной: всегда на связи, не мешает вашему компьютеру и не зависит от домашних проблем. Для новичка это может звучать сложно, но на деле заказ VPS занимает 10 минут, а выгода ощущается сразу.

Основные требования к VPS

Шаг 1. Выбираем операционную систему

Совет для новичка: берите Ubuntu 22.04 LTS или Ubuntu 24.04 LTS.

Почему именно Ubuntu? Потому что почти все инструкции в Интернете написаны под неё. Если вы застрянете, то легко найдёте ответ. Ubuntu бесплатная, надёжная и простая.

Не берите Windows. OpenClaw на сервере с Windows — это лишние сложности. Linux-сервер здесь работает лучше и стабильнее.

Если совсем не хотите думать — просто выбирайте Ubuntu 24.04 LTS при заказе VPS. Это как «Windows для серверов», только бесплатный и очень популярный.

Шаг 2. Считаем системные требования

OpenClaw не требует мощного сервера. Но есть важный нюанс, о котором часто забывают новички.

Если вы не уверены, хватит ли ресурсов, берите 2 ядра и 2 ГБ памяти. Этого хватит для личного использования с одним агентом. Если планируете несколько мессенджеров одновременно — лучше 4 ГБ.

Шаг 3. Выбираем локацию VPS

Локация — это страна, где физически стоит сервер. На скорость работы OpenClaw она влияет не сильно, потому что вы обмениваетесь текстовыми сообщениями. Но есть нюансы.

• Если ваш AI-сервис находится в США (например, OpenAI или Anthropic) — берите сервер в США, лучше в регионе Ashburn (Вирджиния). Так ответы будут приходить чуть быстрее.
• Если вы живёте в Азии или пользуетесь WhatsApp, Telegram, Discord — хороший выбор Сингапур. Он близок к Азии и не имеет проблем с доступом к глобальным сетям.
• Если вы в Европе — берите Германию (Falkenstein или Nuremberg) или Финляндию (Helsinki). Это недорого и стабильно.

Не гонитесь за минимальной задержкой. Для текстовых сообщений разница в 100–200 миллисекунд незаметна. Лучше выбрать надёжного провайдера и подходящую цену.

Шаг 4. Выбираем провайдера

Вот три простых варианта для новичка. Все цены актуальны на октябрь 2026 года. Сам лично пользуюсь каждым из них. Но не всегда есть все сервера во всех локациях в наличии, достаточно быстро разбирают.

Nuxt.Cloud

Сервера в Германии и Финляндии от 209 ₽ в месяц. У меня у этого хостера уже несколько серверов. На 3 из них установлено OpenClaw. Как заказать сервер писал тут.

FirstByte

Сервера в Германии, Финляндии и Нидерландах от 259 ₽ в месяц.

HostVDS

Сервера в Финляндии от 2.08 € в месяц. Как заказать сервер писал тут.

VDSina

Сервера в Нидерландах за 0.07$ в день. Как заказать сервер писал тут.

Шаг 5. Что делать после заказа

Когда вы заказали VPS, вам выдадут IP-адрес, логин и пароль. Дальше нужно:

1. Зайти в панель управления провайдера.
2. Выбрать Ubuntu 22.04 или 24.04.
3. Установить OpenClaw по инструкции (скоро про это напишу).
4. Запустить OpenClaw.
5. Подключить Telegram, Discord или другой мессенджер (скоро и про это напишу).
6. Проверить, что ассистент отвечает.

Безопасность для новичков

Самое важное правило: не открывайте порт OpenClaw в интернет. Это как оставить дверь квартиры нараспашку.

Лучше использовать SSH-туннель — это защищённое соединение между вашим компьютером и сервером. Это не требуют сложных настроек, если следовать инструкции.

Также всегда ставьте сложный пароль и не используйте стандартный порт для SSH, если провайдер это позволяет.

Итог

Для новичка идеальный старт выглядит так:

• Операционная система: Ubuntu 22.04 LTS.
• Сервер: 2 ядра, 2 ГБ памяти, 40 ГБ SSD.
• Локация: США для западных AI-сервисов, Сингапур для Азии, Германия или Финляндия для Европы.
• Безопасность: не открывать порты, использовать SSH-туннель.

OpenClaw не требует суперкомпьютера, и любой новичок справится за один вечер.

Начинаю писать цикл статей про OpenClaw. Это вводная статья. Для того, чтобы читатели понимали, что это такое и для чего использовать. Скоро отдельно подробно распишу установку и настройку.

Если последние пару лет вы хоть немного следите за технологическим миром, то наверняка слышали термин «ИИ-агент». Но давайте честно: большинство из нас до сих пор воспринимает нейросети как умный чат-бот. Спросил — получил ответ. И всё.

А что, если ИИ может не просто отвечать, а делать? Планировать, искать, писать код, отправлять письма, бронировать билеты, анализировать данные и выполнять цепочки задач без вашего постоянного контроля?

Именно здесь появляется OpenClaw. Разберёмся, что это за зверь и почему он заслуживает места в вашем рабочем процессе или даже в личной жизни и досуге.

Что такое OpenClaw?

OpenClaw — это open-source фреймворк для создания и запуска автономных ИИ-агентов.

Ключевое слово здесь — автономных. В отличие от обычного чат-бота, который ждёт вашего вопроса и выдаёт одноразовый ответ, агент на базе OpenClaw способен:

• Разбивать сложную задачу на подзадачи и выстраивать план действий.
• Использовать инструменты (интернет-поиск, API, файловую систему, терминал, базы данных) для достижения цели.
• Принимать решения по ходу выполнения, адаптируясь к промежуточным результатам.
• Работать в цикле: действовать → оценивать результат → корректировать подход → действовать снова.

По сути, вы формулируете цель на человеческом языке, а агент сам решает, как её достичь.

Почему это вам нужно?

1. Вы делегируете рутину, а не просто генерацию текста

Классический промптинг — это «напиши мне письмо» или «переведи этот текст». ИИ-агент — это «собери данные по конкурентам за неделю, проанализируй цены, подготовь сводную таблицу и отправь отчёт в Slack команде». Разница колоссальная.

2. Открытый исходный код = полный контроль

OpenClaw не проприетарный чёрный ящик. Вы можете:

• Запускать его локально, сохраняя конфиденциальность данных.
• Модифицировать логику агента под свои задачи.
• Выбирать, какие LLM использовать в качестве «мозга» (от облачных гигантов до локальных моделей).
• Аудитировать каждый шаг агента — никаких скрытых действий.

3. Модульность и расширяемость

Хотите, чтобы агент умел работать с вашей CRM? Напишите или подключите плагин. Нужна интеграция с конкретным API? Добавьте инструмент в арсенал агента. Архитектура OpenClaw построена по принципу конструктора: вы собираете агента под конкретную задачу, а не подстраиваете задачу под агента.

4. Прозрачность рассуждений

OpenClaw ведёт детальный лог «мыслей» агента. Вы всегда можете заглянуть в цепочку рассуждений и понять, почему он принял то или иное решение. Это критически важно для отладки, обучения и доверия к системе.

5. Снижение порога входа

Вам не нужно быть ML-инженером, чтобы развернуть агента. Достаточно базового понимания того, как работают LLM и API. Документация, примеры и активное сообщество позволяют поднять первого рабочего агента за один вечер.

Типичные сценарии использования

Исследование

Ищет информацию по теме, сравнивает источники, формирует структурированное резюме

Разработка

Пишет код, запускает тесты, исправляет ошибки, создаёт PR

Аналитика

Загружает датасет, чистит данные, строит визуализации, формулирует выводы

Контент-менеджмент

Собирает факты, пишет черновик, адаптирует под формат площадки

Операционка

Мониторит почту, сортирует входящие, подготавливает ответы, ставит задачи в трекер

С чего начать?

1. Определите задачу. Не пытайтесь сразу автоматизировать всё. Начните с одной конкретной рутины, которая отнимает у вас 30+ минут в день.
2. Установите OpenClaw. Клонируйте репозиторий, следуйте инструкции по установке в документации.
3. Подключите модель. Выберите LLM, которая будет «мозгом» вашего агента (облачная или локальная — зависит от ваших требований к приватности и бюджету).
4. Дайте агенту инструменты. Подключите необходимые API, доступ к файлам, поиск.
5. Запустите и наблюдайте. Первый запуск — это всегда вау-момент. Вы смотрите, как агент рассуждает, планирует и выполняет работу.

Итог

Мы находимся в точке перехода от «ИИ как собеседник» к «ИИ как исполнитель». И OpenClaw — один из самых практичных мостов в эту новую реальность.

Он не заменит вас. Но он заберёт ту часть работы, которая превращает вас в робота-оператора, и вернёт вам время на то, где нужны именно вы: стратегия, креатив, общение, принятие ключевых решений.

Попробуйте. Разверните агента для одной маленькой задачи. И вы быстро поймёте, почему все вокруг говорят о том, что агенты — это следующая большая волна.

Почти то же самое можно сказать про Claude Code от Anthropic. Но там даже платной версией с российского IP пользоваться нельзя.

Но в мире много нейросетей, которые доступны бесплатно и без VPN из России. И вот топ-5 таких нейросетей.

1. Qwen (от Alibaba) - https://chat.qwen.ai/

Сейчас у меня на первом месте. По крайней мере в профессиональном плане эта нейросеть меня почти полностью устраивает (несмотря на наличие на работе платного Cursor).
Флагманская модель Alibaba, которая обновляется быстрее большинства западных аналогов.
Возможности: Нативная мультимодальность (можно загрузить картинку для анализа или попросить сгенерировать изображение прямо в чате). Отличное понимание русского языка без «китайского акцента» в тексте. Сильная версия для программирования (Qwen-Coder).
Доступ из РФ: Стабильно открывается без VPN.
Регистрация: Позволяет зарегистрироваться через международный номер телефона или почту, что критически важно для пользователей из России.
Есть приложение для смартфона.

2. DeepSeek - https://chat.deepseek.com/

Самая известная китайская нейросеть, которая в 2025–2026 годах гремела на весь мир, обходя GPT-4 в бенчмарках по коду и логике.
Возможности: Два режима — обычный чат и режим «размышлений» (Thinking), где модель показывает пошаговую цепочку рассуждений. Отлично пишет, рефакторит код и анализирует длинные документы.
Доступ из РФ: Работает без VPN. Роскомнадзор официально не блокировал сервис, хотя иногда пользователи сообщают о временных замедлениях или требованиях капчи.
Регистрация: Обычно принимает международные номера телефонов или почту, что делает её одной из самых простых для получения аккаунта.
Есть приложение для смартфона.

3. Kimi - https://www.kimi.com/

Специализируется на работе с огромным контекстом (до 256 000+ токенов).
Возможности: Можно загрузить целую книгу, большой PDF-отчёт или огромный кусок кода, и модель не «забудет» начало. Поддерживает режимы мгновенного ответа и глубокого анализа (Thinking), а также агентные сценарии.
Доступ из РФ: Сайт открывается без VPN.
Регистрация: По номеру телефона или через аккаунт Google.
Есть приложение для смартфона.

4. Z.ai - https://chat.z.ai/

Практически полный аналог ChatGPT, но выкладывает все свои модели в открытый доступ.
Возможности: Продвинутое программирование (GLM Coding): Модель специально оптимизирована для написания, рефакторинга и отладки кода. Она умеет строить полноценные веб-сайты и приложения в режиме «Full-Stack» прямо в чате.
Кроме того, поддерживает многошаговые рассуждения и агентов и огромный контекст (как и Kimi).
Доступ из РФ: Базовый чат на официальном сайте chat.z.ai бесплатен для обычных пользователей и на 2026 год стабильно открывается из России без использования VPN.
Регистрация: Принимает международные номера телефонов или электронную почту.
Приложений для смартфона нет.

5. GigaChat (от Сбербанка) - https://giga.chat/

Нейросеть от Сбербанка.
Возможности: Мультимодальность, программирование и логика, длинный контекст и память.
Доступ из РФ: Сервера находятся в России.
Регистрация: Регистрация не требуется, вход осуществляется по СберID.
Есть приложение для смартфона.
Рекомендую попробовать новинку - AI Studio: https://aistudio.giga.chat/ (лучше открывать в Яндекс-Браузере).

2 ссылки для тех, кто хочет проверить, что у него реально есть доступ к различным заблокированным сайтам.

https://cc.greatfire.org/ru/test

Очень простой в использовании сайт. Ещё и на русском. Просто выберите что-то и он проверит ваш доступ ко всему что заблокировано (по его мнению).

https://probe-web.ooni.org/

Тут несколько сложнее. Сайт на английском, надо ответить два раза "True" и на прочие вопросы утвердительно. После чего запустится тест. И длиннющий список проверяемых сайтов, который с трудом поддаётся логике.

Но вокруг ИИ появилось много терминов, которые звучат сложно: нейросети, машинное обучение, большие языковые модели, генеративный ИИ, токены, промпты. Давайте разберёмся, что всё это значит простыми словами.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ или AI) - это общее название технологий, которые позволяют компьютеру выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта.

Например: понимать текст, отвечать на вопросы, распознавать изображения, принимать решения, искать закономерности в данных.

Важно понимать: современный ИИ не «думает» как человек. У него нет сознания, эмоций или личного опыта. Он работает с данными и вероятностями, находя наиболее подходящий ответ или действие.

Машинное обучение

Машинное обучение - это один из главных подходов в ИИ.

Раньше программист должен был подробно прописывать компьютеру правила: «если произошло А, сделай Б» (или самостоятельно описывать алгоритм действий). В машинном обучении подход другой: компьютеру дают много примеров, и он сам учится находить закономерности.

Например, чтобы система научилась отличать кошек от собак, ей показывают тысячи изображений кошек и собак. Постепенно она начинает замечать признаки: форму ушей, морду, шерсть, позу и другие детали.

То есть машинное обучение - это когда программа не получает все правила вручную, а учится на данных.

Нейросеть

Нейросеть - это один из видов моделей машинного обучения. Она вдохновлена тем, как устроен человеческий мозг, но очень условно.

Нейросеть состоит из множества связанных между собой «узлов», которые обрабатывают информацию. На вход она получает данные, например текст или картинку, а на выходе выдаёт результат: ответ, перевод, описание изображения, прогноз или решение.

Нейросети особенно хорошо работают с задачами, где трудно заранее прописать точные правила. Например, распознавание речи, генерация текста, анализ изображений.

Модель

Модель - это обученная система, которая умеет выполнять конкретную задачу.

Можно представить модель как ученика, который уже прошёл обучение. Ей показали много примеров, она «натренировалась», и теперь может применять полученные знания к новым данным.

Например, есть модели для перевода, модели для генерации изображений, модели для анализа медицинских снимков, модели для распознавания голоса и модели для общения в чате.

Обучение модели

Обучение - это процесс, во время которого модель учится на большом количестве данных.

Например, языковую модель обучают на текстах: книгах, статьях, документах, сайтах, диалогах и других материалах. В процессе обучения она замечает, как устроен язык, какие слова часто идут рядом, как строятся предложения, как отвечают на вопросы.

После обучения модель может генерировать новый текст, который похож на человеческий.

Но важно: модель не «помнит» тексты как библиотеку в голове. Она скорее усваивает закономерности и вероятности.

Данные

Данные - это материал, на котором обучается ИИ.

Это могут быть тексты, фотографии, видео, аудиозаписи, таблицы, медицинские снимки, финансовые показатели, показания датчиков и многое другое.

Качество данных очень важно. Если модель обучать на плохих, неточных или предвзятых данных, она может выдавать плохие, неточные или предвзятые результаты.

Есть даже простое правило: «мусор на входе - мусор на выходе».

Большая языковая модель

Большая языковая модель (Large Language Model или LLM) - это ИИ-модель, которая работает с текстом.

Она умеет понимать вопросы, писать ответы, объяснять сложные темы, переводить, пересказывать, составлять письма, помогать с кодом и многое другое.

Такие модели называются «большими», потому что обучаются на огромных объёмах текста и имеют очень много внутренних параметров.

Примеры задач для большой языковой модели: написать статью, объяснить закон простыми словами, помочь составить резюме, найти ошибку в коде, придумать идеи для бизнеса.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ - это искусственный интеллект, который создаёт новый контент.

Он может генерировать текст, изображения, музыку, видео, программный код, презентации и другие материалы.

Например, когда ИИ пишет статью, рисует картинку по описанию или создаёт мелодию — это генеративный ИИ.

Главная особенность здесь в том, что система не просто выбирает готовый ответ из базы, а создаёт новый результат на основе того, чему научилась.

Промпт

Промпт (Prompt) — это запрос, который человек отправляет ИИ.

Проще говоря, это инструкция: что именно нужно сделать.

Например:

«Объясни квантовую физику простыми словами».

«Напиши деловое письмо клиенту».

«Придумай 10 идей для поста в блог».

«Сделай текст короче и дружелюбнее».

Чем точнее промпт, тем лучше обычно результат. Если просто написать «сделай красиво», модель может не понять, что именно требуется. А если указать стиль, аудиторию, формат и цель — ответ будет намного полезнее.

Токены

Токены (tokens) - это кусочки текста, с которыми работает языковая модель.

Токеном может быть слово, часть слова, знак препинания или пробел. Модель не видит текст точно так же, как человек. Она разбивает его на такие небольшие элементы и обрабатывает их.

Количество токенов важно, потому что у каждой модели есть ограничение: сколько текста она может принять и выдать за один раз.

Если документ слишком большой, модель может не обработать его целиком без сокращения или разделения на части.

Контекст

Контекст — это информация, которую модель учитывает при ответе.

Например, если вы сначала написали: «Я выбираю ноутбук для работы», а потом спросили: «А какой лучше взять?», модель понимает, что речь всё ещё про ноутбук.

Контекст помогает ИИ вести связный диалог, помнить детали текущего разговора и давать более точные ответы.

Но у контекста есть ограничения. Если диалог очень длинный, часть старой информации может перестать учитываться.

Галлюцинации ИИ

Галлюцинации - это ситуации, когда ИИ выдаёт неверную информацию, но делает это уверенно.

Например, может придумать несуществующую ссылку, ошибиться в факте, назвать неправильную дату или сослаться на источник, которого нет.

Это одна из важных проблем современных ИИ-систем. Поэтому ответы ИИ, особенно по медицине, праву, финансам и новостям, нужно проверять.

ИИ может быть очень полезным помощником, но не стоит воспринимать его как абсолютный источник истины.

Параметры модели

Параметры - это внутренние настройки модели, которые формируются во время обучения.

Можно очень грубо представить их как «опыт» модели, записанный в математической форме. Чем больше параметров, тем потенциально сложнее задачи, которые модель может решать. Но больше — не всегда автоматически значит лучше.

Качество модели зависит не только от размера, но и от данных, архитектуры, обучения, настройки и многих других факторов.

Дообучение

Дообучение - это дополнительная настройка уже существующей модели под конкретную задачу.

Например, есть общая языковая модель, которая умеет отвечать на разные вопросы. Её можно дообучить на юридических документах, медицинских текстах или материалах конкретной компании.

После этого модель лучше справляется с задачами в нужной области.

Агент

ИИ-агент - это система, которая не просто отвечает на вопрос, а может выполнять последовательность действий.

Например, агент может получить задачу: «Найди подходящий отель, сравни цены и составь краткий список вариантов». Для этого он может искать информацию, анализировать результаты, делать выводы и предлагать решение.

Агент - это шаг от простого чат-бота к более самостоятельному цифровому помощнику.

Мультимодальный ИИ

Мультимодальный ИИ - это система, которая умеет работать с разными типами информации: текстом, изображениями, звуком, видео.

Например, вы можете отправить модели фотографию и спросить: «Что здесь изображено?» Или показать скриншот ошибки и попросить объяснить, что не так.

Такие системы ближе к тому, как человек воспринимает мир: мы ведь тоже используем не только текст, но и зрение, слух, контекст и опыт.

Skills

Skills, или «навыки» - это дополнительные возможности ИИ-системы, которые помогают ей лучше выполнять конкретные задачи.

Если обычная языковая модель умеет отвечать на вопросы и писать тексты, то skills расширяют её возможности. Например, с их помощью ИИ может работать с файлами, создавать презентации, анализировать таблицы, писать код, строить графики, искать информацию, обрабатывать изображения или помогать с документами.

Проще говоря, skill - это как отдельный инструмент в наборе. Сам по себе ИИ может рассуждать и генерировать текст, а skill позволяет ему сделать что-то более практическое.

Например:

ИИ без специальных навыков может объяснить, как оформить таблицу.

ИИ со skill для таблиц может сам создать файл Excel.

ИИ без специальных навыков может описать структуру презентации.

ИИ со skill для презентаций может подготовить готовый файл слайдов.

ИИ без специальных навыков может подсказать, как обработать изображение.

ИИ со skill для изображений может изменить или сгенерировать картинку.

Skills делают ИИ не просто собеседником, а более полезным рабочим помощником. Он может не только объяснить, что нужно сделать, но и выполнить часть работы.

При этом важно понимать: skill не делает ИИ всесильным. Он всё равно работает в рамках доступных инструментов, правил и ограничений. Но чем больше подходящих навыков подключено к системе, тем шире круг задач, которые она может решать.

Почему важно понимать эти термины

ИИ уже влияет на работу, образование, бизнес, творчество и повседневную жизнь. Он помогает быстрее писать тексты, анализировать информацию, автоматизировать рутину и находить новые идеи.

Но чтобы пользоваться им осознанно, важно понимать хотя бы базовые понятия.

Главная мысль простая: ИИ - это не магия и не живой разум. Это мощный инструмент, который работает на основе данных, алгоритмов и вероятностей.

Он может быть невероятно полезен, если правильно ставить задачи, проверять важную информацию и понимать его ограничения.

И чем лучше мы понимаем язык ИИ, тем эффективнее можем использовать его в своих задачах.

IP-адресa, к которым нужен доступ через иностранный VPN

https://iplist.opencck.org/ru/

IP-адресa, к которым нужен доступ через российский VPN

https://russia.iplist.opencck.org/ru/

На сегодня - всё!

Генератор списка сайтов и сервисов, которые в России без VPN не работают: https://iplist.opencck.org/ru/

GitHub с готовым и очень большим списком: https://gist.github.com/iamwildtuna/7772b7c84a11bf6e1385f23096a73a15