OpenClaw: личный AI-ассистент 24/7 в Telegram, WhatsApp и на домашнем сервере

В обычном локальном AI-стеке пользователь открывает Open WebUI или LM Studio, пишет модели запрос и закрывает приложение. OpenClaw устроен иначе: Gateway работает постоянно, принимает сообщения из каналов, выбирает нужного агента и модель, управляет сессиями, памятью, tools и доставкой результата обратно.

Сами разработчики рекомендуют начинать с Telegram: channel входит в core, не требует отдельного plugin install, а setup сводится к BotFather token и pairing.

openclaw channels add \
  --channel telegram \
  --token <BOT_TOKEN>

openclaw channels status --probe

openclaw pairing list telegram
openclaw pairing approve telegram <CODE>

Более строгая конфигурация для личного бота

{
  channels: {
    telegram: {
      enabled: true,
      botToken: "${TELEGRAM_BOT_TOKEN}",
      dmPolicy: "allowlist",
      allowFrom: [
        123456789
      ],
      groups: {
        "*": {
          requireMention: true
        }
      }
    }
  }
}

В default workspace ~/.openclaw/workspace память не спрятана в недоступном vector database. Основные файлы можно открыть обычным редактором.

Semantic memory search

memory_search умеет искать по embeddings, keywords или hybrid. В current docs перечислены OpenAI, Gemini, Voyage, Mistral, Bedrock, GitHub Copilot, OpenAI-compatible, Ollama, LM Studio и полностью local provider.

{
  memory: {
    search: {
      provider: "local"
    }
  }
}

Для полностью local embeddings официальный path использует llama.cpp provider plugin.

Каждый agent получает собственный workspace, state directory, auth profiles и SQLite-backed session history. Binding решает, какой входящий channel/account попадёт к какому агенту.

openclaw agents add home
openclaw agents add work
openclaw agents add codex

openclaw agents list --bindings

Current official @openclaw/codex plugin использует Codex app-server как low-level executor. Codex управляет собственным thread/resume/compaction, а OpenClaw продолжает отвечать за chat channel, session selection, approvals, media и OpenClaw tools.

openclaw plugins install @openclaw/codex

openclaw models auth login \
  --provider openai

{
  plugins: {
    allow: ["codex"],
    entries: {
      codex: {
        enabled: true
      }
    }
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: "openai/gpt-5.6-sol"
    }
  }
}

Проверка в нужном chat:

/status

# Ожидаем:
# Runtime: OpenAI Codex

Один из заметных пользовательских разборов в сообществе описывает примерно 50 дней работы собственного Telegram-assistant поверх OpenClaw: Linux VM, несколько моделей, домашние автоматизации, мониторинг сервисов, финансовые и бытовые сценарии. Это пользовательский опыт, а не benchmark и не официальная гарантия проекта, но он хорошо показывает основной класс задач — один Gateway, который живёт постоянно и подключается к разным системам.

Current sandbox modes: off, non-main, all. Scope: agent, session, shared. Среди backends — Docker, Podman, SSH, OpenShell и другие current options.

{
  agents: {
    defaults: {
      sandbox: {
        mode: "all",
        backend: "docker",
        scope: "session",
        workspaceAccess: "ro",
        docker: {
          image: "openclaw-sandbox:bookworm-slim",
          readOnlyRoot: true,
          tmpfs: [
            "/tmp",
            "/var/tmp",
            "/run"
          ],
          network: "none",
          capDrop: [
            "ALL"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

Current Docker defaults дополнительно используют no-new-privileges. Для workspace можно выбрать: none, ro или rw.