В основе любого ИИ-агента лежит классический цикл: внешний триггер, повторяющаяся цепочка действий и условие выхода. Процесс запускается внешним импульсом, таким как сообщение в Telegram, планировщик cron или вебхук. Система формирует запрос к модели, включающий контекст и описание инструментов, и отправляет его по API в формате JSON.
Модель анализирует запрос и возвращает ответ в формате JSON, который содержит текстовое сообщение для пользователя и указание на вызов конкретного инструмента. Управляющая программа-диспетчер выполняет функцию локально, фиксирует результат и добавляет его в историю диалога. Цикл повторяется до тех пор, пока задача не будет решена и новые вызовы инструментов не потребуются.
Автор отмечает, что ИИ-модель не выполняет команды на сервере самостоятельно, а лишь выдает текстовые инструкции. Безопасность зависит от кода управляющей программы. Например, в OpenClaw планировщик задач содержит текстовые инструкции, такие как «Никогда не используй sleep в качестве таймера», чтобы снизить вероятность ошибок, но жесткие проверки безопасности должны оставаться в коде.
В агенте Hermes реализована многослойная память: локальные текстовые файлы с информацией о проекте и пользователе, база данных для семантического поиска по архиву прошлых диалогов и каталог навыков, куда сохраняются успешные цепочки действий в виде отдельных сценариев.
Хотя базовый цикл агента прост, репозиторий OpenClaw содержит почти 3 миллиона строк кода. Это обуслововлено масштабной инженерной обвязкой: интеграциями с мессенджерами, механизмами повторных попыток при сбоях API, авторизацией и управлением контекстом. OpenClaw использует единый пульт управления, в то время как Hermes ориентирован на накопление опыта.
