В конце 2025 года австрийский разработчик Питер Штайнбергер за выходные собрал Clawdbot — персонального ИИ‑помощника, которого можно запускать прямо на своем компьютере. На первый взгляд обычный пет‑проект, но уже за первую неделю его скачали более двух миллионов раз.
Такую активность быстро заметила Anthropic. Компании не понравилось, что название Clawdbot слишком созвучно с ее моделью Claude, — и Питеру пришлось переименовать проект. Сначала он стал Moltbot, а позже — OpenClaw. Узнать сервис легко по яркому логотипу с красным лобстером.
Мы пишем статью в мае 2026 года и сейчас у репозитория OpenClaw более 373 000 звезд на GitHub и 77 000 форков. Для сравнения: большинству open‑source проектов нужны годы, чтобы набрать десятую часть таких показателей. А здесь — результат всего за несколько месяцев.
Давайте разберемся, что такое OpenClaw, как его установить и стоит ли вообще с ним связываться, если в некоторых странах сервис уже запрещают.
Что такое OpenClaw и зачем он нужен
OpenClaw — не случайное название. В блоге проекта его расшифровывают так: Open — открытый исходный код, а Claw («клешня») — отсылка к первому названию проекта, Clawdbot. И это не просто метафора: OpenClaw распространяется по лицензии MIT, поэтому все разработчики могут свободно использовать и изменять код, даже для коммерческих проектов.
По сути OpenClaw — это платформа для персонального ИИ‑ассистента, с которым вы можете общаться через Telegram, Slack и другие мессенджеры. Идея в том, чтобы вам не приходилось лишний раз открывать отдельный сайт или приложение — помощник всегда под рукой, в привычном чате. А развернуть OpenClaw можно на ноутбуке, домашнем сервере или VPS.
Если посмотреть на большинство современных ИИ‑инструментов, то их можно условно разделить на две категории. Первая — чат‑помощники: они умеют отвечать на вопросы, но сами ничего не выполняют. Вторая — жесткие агентные системы и пайплайны, которые действуют строго по скрипту и почти не умеют адаптироваться к ситуации. OpenClaw занимает промежуточное место — это агент, который понимает контекст и может действовать. На главной странице openclaw.ai авторы даже добавили такой слоган: «искусственный интеллект, который действительно что-то делает».
При этом OpenClaw сам по себе не является языковой моделью. Если говорить техническим языком, то это инфраструктурный слой, который запускает и обслуживает ИИ‑агента. А саму LLM-модель вы выбираете и подключаете отдельно — это может быть Claude, GPT, DeepSeek и другие.
Допустим, вам нужен еженедельный отчет по задачам. В этом случае:
- Чат‑бот подскажет, как составить отчет, предложит структуру и формулировки — но сам не соберет данные и не оформит документ.
- ИИ‑агент может сам зайти в нужные сервисы, собрать данные, оформить отчет и отправить результат — если у него есть необходимые интеграции и права доступа. Если доступа нет, то агент остановится или соберет лишь ту часть информации, до которой сможет дотянуться.
- OpenClaw позволяет связать несколько агентов в один процесс и распределить между ними роли. У каждого агента могут быть свои инструменты и права доступа, а вся работа выполняется по заранее настроенному сценарию. Если вы пользовались платформой n8n и собирали workflow, то принцип вам будет знаком. Разница в том, что в OpenClaw шаги выполняют не фиксированные ноды, а ИИ‑агенты.
Чтобы оценить возможности OpenClaw, загляните в раздел Showcase на официальном сайте. Это витрина реальных проектов сообщества. Среди примеров вы найдете обработку PDF‑вложений из почты, интеграции с Jira и Todoist, анализ графиков, миграцию сайта через Telegram и даже сценарий для автоматической съемки неба, когда оно особенно красиво.
Риски, ограничения и нюансы использования
Перед установкой OpenClaw вы должны заранее оценить расходы на обслуживание платформы и учесть возможные риски для безопасности.
Начнем с оплаты. Сам OpenClaw — это open‑source проект, который можно скачать и использовать бесплатно. Но работа агента все равно будет стоить денег: каждый запрос к модели расходует токены, и при регулярном использовании это может обойтись в довольно ощутимую сумму.
Пожалуй, один из самых экстремальных примеров расходов — кейс Питера Штайнбергера, основателя OpenClaw. В мае 2026 года он написал в X, что за 30 дней израсходовал 603 миллиарда токенов и заплатил 1,3 миллиона долларов. Конечно, это исключительный случай, поскольку у Штайнбергера много проектов, над которыми в облаке параллельно работают более сотни агентов. Но это не отменяет того, что OpenClaw довольно прожорлив, и даже при скромной конфигурации токены будут уходить довольно быстро.
Кроме того, OpenClaw задуман как помощник, который работает на вас круглосуточно. А значит, придется регулярно оплачивать VPS в облаке или держать дома компьютер, который почти не выключается. Может, вы видели мемы с лобстером и Mac mini — так вот это не случайно: в какой‑то момент пользователи начали массово скупать эти мини‑ПК, потому что они энергоэффективны и достаточно производительны для режима 24/7.
Теперь о безопасности. Чтобы OpenClaw полноценно работал как агент, ему нужен доступ к файлам на компьютере, терминалу и интеграциям. И, как вы знаете, любые нейросети могут «галлюцинировать». Если ошибется, к примеру, ChatGPT, вы получите неверный ответ в чате. Но если это сделает агент с доступом к системе, последствия будут непредсказуемыми: он может удалить или повредить файлы, случайно отправить конфиденциальные данные, слить API‑токены или установить лишнее ПО.
Попробуйте ввести в поиск запрос «OpenClaw vulnerability», откройте новости и посмотрите, о скольких проблемах говорят специалисты по ИБ. Один из недавних примеров — исследование компании Cyera. Специалисты описали сразу четыре уязвимости в OpenClaw, которые можно объединить в цепочку атаки Claw Chain. По словам экспертов, эта связка позволяет злоумышленнику закрепиться в системе, похитить конфиденциальные данные и получить устойчивый контроль над зараженной машиной.
Проблема не только в самих уязвимостях, но и в масштабе: многие пользователи разворачивают OpenClaw так, что он остается доступным из интернета. Эксперты отмечают, что в таком виде платформа превращается в удобную цель — открытые серверы легко находить и массово проверять на известные баги. На скрине ниже — пример отчета Shodan: сервис показывает тысячи публично доступных OpenClaw‑узлов по всему миру.
Как установить OpenClaw и запустить первую задачу
На сайте OpenClaw есть подробная техническая документация с инструкциями по установке для разных операционных систем. Мы рекомендуем ориентироваться на нее: дока регулярно обновляется, и к моменту, когда вы читаете этот обзор, отдельные шаги могли измениться.
Шаг 1. Мы будем устанавливать OpenClaw на Linux Manjaro. Для начала нужно убедиться, что в системе есть Node.js — нужна версия 22 или новее:
node --version
У нас версия 25.9.0 — значит, можно переходить к установке OpenClaw:
npm install -g openclaw@latest
Установка занимает около минуты. После нее нужно запустить onboarding — первичную настройку OpenClaw, которая проверяет окружение и устанавливает необходимые компоненты, чтобы агент мог работать в фоне:
openclaw onboard --install-daemon
Шаг 2. После запустится мастер настройки, и вы увидите предупреждение о безопасности. В нем сказано, что проект находится в бете, а агент имеет доступ к файлам и может выполнять команды. Это значит, что неудачный или вредоносный промпт может заставить его сделать то, чего вы не планировали. Чтобы продолжить, нужно принять возможные риски.
Шаг 3. Продолжаем настройку через рекомендованный режим QuickStart. В качестве провайдера модели выбираем OpenAI, а способ авторизации — API Key. Этот ключ нужно заранее сгенерировать в аккаунте OpenAI и пополнить баланс, чтобы ИИ-агенту было с чего списывать токены.
В данном случае мы выбрали OpenAI только потому, что ранее уже настраивали интеграцию для текстового редактора Obsidian. У нас сохранился доступ, и на балансе есть 4 доллара 25 центов для теста.
Шаг 4. После добавления ключа мастер настройки предложит подключить Telegram или другой мессенджер. Для первого запуска выбираем Skip for now — так агент откроется прямо в браузере. Следующий шаг — выбор провайдера веб‑поиска. По умолчанию стоит DuckDuckGo, его и оставляем.
Шаг 5. Дальше мастер предложит установить skills — готовые «навыки», которые расширяют возможности агента. Звучит заманчиво, но они публикуются без строгой модерации, поэтому в некоторых пакетах есть вредоносные скрипты. Пропускаем этот шаг и завершаем онбординг.
Сразу после завершения онбординга мастер настройки автоматически откроет браузер по адресу 127.0.0.1:18789. Это локальный дашборд OpenClaw, доступный только на вашем компьютере. Мы почти закончили.
Шаг 6. При первом входе система попросит один раз подтвердить устройство. Для этого нужно выполнить две команды в терминале:
openclaw devices list openclaw devices approve <ID из списка>
Далее достаточно обновить страницу — и можно работать с OpenClaw.
Шаг 7. Давайте поздороваемся с агентом и спросим, что он умеет. В ответ OpenClaw кратко описывает свои возможности и предлагает дать агенту имя. Если бы мы настраивали его под себя для чего-то сложного, дальше стоило бы подробно описать роль агента и то, чем он должен заниматься.
Сейчас на нашем компьютере есть папка ~/layout-course/ с курсом по верстке. В ней вместе с HTML- и CSS-файлами лежат заметки по теме — notes.md. Попросим агента прочитать этот файл и сделать краткое резюме.
Агент без проблем получил доступ к файловой системе, прочитал файл и вернул структурированный конспект с основными тезисами: порядок CSS‑свойств, хаки для Flexbox, БЭМ, семантика и работа со шрифтами.
Но самое интересное здесь — расход токенов. За то, что мы поздоровались с агентов и попросить его сделать краткое резюме OpenClaw потратил около 208 000 токенов — это примерно 40 центов. И это была короткая тестовая сессия без автоматизации — всего лишь убедились, что все работает.
И это еще не все. Пока мы делали предыдущий скриншот, OpenClaw продолжал отправлять запросы в фоновом режиме и потратил дополнительные токены. В итоге расходы выросли с 40 до 55 центов — это еще 4 запросов и около 100 000 токенов просто за то, что агент был включен. Давайте поскорее его остановим и перейдем к выводам.
Стоит ли пробовать или пока подождать
OpenClaw — мощный инструмент, который может автоматизировать практически любые рутинные задачи и заметно ускорить работу. Особенно это ценят те, кто регулярно делает прототипы, запускает стартапы или в одиночку ведет сложные проекты. Но у OpenClaw есть две главные проблемы, которые мы разбирали в статье, — стоимость и безопасность. Пользоваться им или нет — зависит от того, готовы ли вы принять риски.
Что касается стоимости, то здесь все упирается в окупаемость. Например, основатель проекта Питер Штайнбергер говорил, что не против тратить на токены больше миллиона долларов в месяц — значит, в его задачах OpenClaw приносит больше пользы, чем стоит. Если у вас похожий масштаб и агент экономит время или заменяет часть работы команды, то такие расходы могут быть оправданы. Но модель и лимиты вам придется выбрать самостоятельно — и заранее прикинуть бюджет под свои сценарии.
А вот со второй проблемой придется смириться. В ответ на различные исследования специалистов по ИБ команда OpenClaw не отмахивается от критики. В середине мая 2026 года в официальном блоге вышел большой пост о том, как проект собирается улучшать безопасность. Разработчики признают, что агент с доступом к файлам, сети и плагинам по определению остается рискованной конструкцией, и как-то исправить это не получится.
В будущих релизах они собираются усилить ограничения — ввести более четкие границы доступа, контроль трафика и прозрачные правила для плагинов. Рисков станет меньше, но полностью они никуда не денутся.
Поэтому мы рекомендуем относиться к OpenClaw как к инструменту повышенного риска и использовать его там, где потенциальный ущерб ограничен — например, в тестовых окружениях, прототипах и проектах без критичных данных. Правда, тогда непонятно, окупятся ли затраты, ведь чем меньше доступов у агента, тем меньше пользы он сможет принести.
Полезное по теме
- ChatGPT Atlas — AI-браузер от OpenAI: обзор и первые впечатления
- Платформа n8n: что это и как с ее помощью автоматизировать задачи
- Что такое Perplexity AI и чем он удобнее обычного поиска
- Anthropic запустила Claude Managed Agents: как это работает и какие преимущества дает
- Как создать своего AI-агента в OpenAI Agent Builder
