Скачать или смотреть Moltbot / Clawdbot - РЕАЛЬНЫЙ AGI на твоем Мас Mini

🦞 Moltbot (ClawdBot) - твой персональный AI-ассистент с открытым кодом
В этом видео разбираю Moltbot - бесплатный опенсорсный AI-ассистент, который живёт в Telegram, WhatsApp или Discord и управляет твоим компьютером.

Что такое Moltbot и как установить AI-агента на свой компьютер:
Персональный AI-агент устанавливается на ПК, Mac Mini или сервер одной командой в терминале. Общаешься с ним через мессенджер как с другом. Работает на Claude, GPT, Gemini или локальных моделях. Можно подключить подписку Claude Max или OpenAI Plus.

Преимущества Moltbot перед другими AI-ассистентами:
Готовая система памяти из коробки - бот помнит всё о тебе и твоих предпочтениях. Сам устанавливает себе новые навыки и скиллы за минуты. Полный доступ к компьютеру: файлы, браузер, докер, базы данных. Голосовое общение через Whisper и TTS. Проактивность - сам напоминает, проверяет задачи и отправляет уведомления.

Что я настроил в своём боте:
Локальный Whisper для голосового ввода и распознавания речи. Obsidian для автоматических заметок. Графовую базу данных Neo4j для визуализации связей. Эмбеддинги OpenAI для семантического поиска по диалогам. Подключение к Docker и базам данных PostgreSQL.

Ссылки:
Сайт: https://clawd.bot
GitHub: https://github.com/moltbot/moltbot

Важно: устанавливайте на свой страх и риск - у агента полный доступ к системе. Для безопасности рекомендую развернуть на отдельном сервере или Mac Mini.

🔥Присоединяйтесь к сообществу- там пообщаемся! https://t.me/Sprut_AI


Тайм-коды:
0:00 - Введение: умные AI-агенты и «Краб» в Telegram
0:24 - Мой опыт: год разработки агентов и почему сейчас бум
1:18 - Вайб-кодинг: как собрать свою агентскую систему (пример IT-команды)
2:23 - Установка: ПК vs сервер и почему сервер безопаснее
3:17 - Почему все берут Mac mini под AI-агента (изоляция и контроль)
3:47 - Папка проекта и «AI center»: удобная структура на macOS
4:35 - Выбор моделей: облачные и локальные LLM (как экономить)
5:07 - Подключение Claude/Anthropic по подписке (авторизация и ключ)
6:03 - Интеграция с Telegram: бот, токен и автоматический webhook
7:04 - Возможности агента: файлы, терминал, Docker, git, веб-автоматизация
7:58 - Память агента: Postgres, векторный поиск и граф связей
8:44 - Gemini CLI как «дешёвый» инструмент: 1000 запросов/день
9:26 - Obsidian за 2 минуты: голос → заметка Markdown со связями
10:50 - Голосовые сообщения: локальный Whisper и бесплатная транскрибация
11:53 - Демонстрация: агент отвечает голосом (ускорение 1.5x)
13:36 - Безопасность: риски агента и что реально может утечь
16:42 - Ошибка с ngrok: публичная ссылка на граф и как закрыть доступ
18:10 - Практика защиты: 2FA Telegram, firewall, пароль на ngrok
20:20 - Как устроена память: Markdown-файлы + выборочный контекст
22:14 - Запись диалогов в векторную БД: быстрое внедрение «голосом»
23:04 - Структура memory: правила, профайл, инструменты, дневные заметки
24:30 - «Сегодня/вчера» в контексте и экономия токенов
26:28 - Уходим от раздувания контекста: поиск в Postgres вместо MD
28:02 - Лимит 200k токенов и почему нужна база (скорость/цена/фокус)
28:43 - Как сохраняется диалог: embedding + сущности + граф памяти
30:31 - Сравнение с n8n: быстрее настроить, но иногда надо чинить запись
32:10 - Поиск по истории: пример «16 ноября» в базе диалогов
33:38 - Графовая база в Postgres: как агент сам добавил граф
35:27 - Визуализация графа: «карта знаний» за сутки
36:57 - Skills и комьюнити: 500+ навыков и рост экосистемы
38:04 - Идея агента для договоров: реквизиты → заполненный PDF/Doc
41:09 - AI-агент как сотрудник: внедрение в бизнес и «безопасный контур»
42:11 - Проактивность: агент не сдаётся и добивает задачу до результата
43:05 - Когнитивные способности и почему это похоже на AGI
45:53 - Финал: куда дальше развивать агентскую систему и безопасность

#moltbot #clawdbot #ai #aiagent #telegram #opensource #автоматизация #искусственныйинтеллект #нейросети #claude #anthropic #whisper #obsidian #docker #сервер #бот #телеграмбот #вайбкодинг #vibecoding #SPRUT #SPRUTAI