La mayoría de los asistentes de IA todavía se detienen en la conversación. Responden preguntas, olvidan todo a posteriori y nunca hacen mínimo por usted.
Clawdbot cambia eso.
En oficio de residir internamente de una ventana de chat, Clawdbot se ejecuta en su propia máquina, permanece en tilde, recuerda interacciones pasadas y ejecuta tareas reales. Se conecta directamente a plataformas de correo como WhatsApp y Telegram, planifica acciones, ejecuta comandos y realiza un seguimiento como un cirujano digital en oficio de un chatbot.
En este artículo, profundizamos en Clawdbot, ahora llamado Moltbot. Exploramos cómo funciona internamente, cómo instalarlo y usarlo, su casa, casos de uso del mundo auténtico y los riesgos de ejecutar un potente agente de IA autohospedado.
¿Qué es Clawdbot (o Moltbot)?
Clawdbot es un asistente de inteligencia fabricado de código despejado que se ejecuta localmente como un agente personal persistente. Si adecuadamente el plan se lanzó originalmente con el nombre de Clawdbot, Moltbot es ahora su nombre oficial. Opera en la intersección de tres dominios:
- Agentes de IA
- Herramientas de automatización locales
- Interfaces basadas en correo
Transmitido que Clawdbot se ejecuta completamente en sistemas propiedad del heredero, los desarrolladores conservan el control total sobre los datos, la ejecución y la selección de modelos sin servir de plataformas basadas en la estrato.
¿Qué hace Clawdbot o Moltbot?
- Autohospedado y lugar primero: Se ejecuta completamente en una infraestructura controlada por el heredero, lo que otorga propiedad total sobre los datos, la ejecución y la configuración sin dependencia de la estrato.
- Persistente y siempre activo: Opera continuamente en segundo plano, rastreando las tareas en curso y manteniendo el contexto en múltiples conversaciones y sesiones.
- Interacción basada en mensajes: Se integra directamente con plataformas como WhatsApp, Telegram y Discord, lo que permite una comunicación natural sin una interfaz de heredero separada.
- Memoria a dilatado plazo: Conserva el contexto y las preferencias del heredero a lo dilatado del tiempo, lo que permite respuestas personalizadas y conscientes del contexto.
- Ejecución de tareas locales: Ejecuta comandos de shell, administra archivos, automatiza scripts y realiza acciones web directamente en el sistema lugar a través de la capa de ejecución.
- Diseño independiente del maniquí: Admite múltiples modelos de IA, como Claude, GPT y Gemini, lo que permite a los usuarios nominar según las deposición de costo, rendimiento y privacidad.
- Desplegable y modular: Utiliza una casa modular que facilita la creación de habilidades, herramientas e integraciones personalizadas.
Edificación de Clawdbot
- Puerta de enlace de correo: Analiza la comunicación, actuando como una interfaz entre varias plataformas para la comunicación y la autenticación.
- Núcleo del agente: Interpreta la intención, planifica acciones de guisa modulada, recuerda eventos pasados y orquestina el razonamiento en torno a la ejecución.
- Sistema de memoria: Una memoria estructurada y duradera se mantiene en forma de secuencias y vectores de memoria distribuidos.
- Capa de ejecución: Proporciona la interfaz para realizar la tarea con el sistema operante.
Lea igualmente: Director completa para crear sistemas multiagente escalables con AgentScope
Primeros pasos con Clawdbot
Clawdbot está diseñado para usuarios técnicos que se sienten cómodos con las herramientas de tilde de comandos.
1. Los requisitos previos para ejecutar Clawdbot son:
- Nodo.js (v22+)
- Entrada a terminales
- Esencia API para un proveedor de LLM
- Cuenta de plataforma de correo
2. Puede instalar Clawdbot usando el sucesivo comando:
npm install -g clawdbot@latest 3. Para la configuración auténtico de su entorno, utilice el sucesivo comando:
clawdbot onboard --install-daemon 
Este comando lo timonel a través de la configuración del proveedor del maniquí, el espacio de trabajo, el servicio de puerta de enlace y las integraciones de correo. Se le solicitará una serie de opciones de configuración. Revise cada paso cuidadosamente y habilite solo lo que coincida con sus requisitos.
Creación de un asistente personal de investigación de IA utilizando Clawdbot
En esta tarea, utilizamos Clawdbot para suscitar y realizar un seguimiento de resúmenes diarios de investigaciones de IA.
Flujo de trabajo de tareas
Mensaje de heredero:
Todas las mañanas, proporciónenme un extracto de las últimas parte y actualizaciones sobre la investigación de IA.
Acciones de garrabot:
- Identifica la intención de los resúmenes diarios.
- Almacena la solicitud en memoria persistente.
- Crea una tarea programada
- Recupera, resume y entrega actualizaciones de investigaciones de IA.
- Envía un mensaje diario con el contenido resumido.
Lo que esto demuestra
- Memoria persistente
- Ejecución de tareas programadas
- La utilidad de Clawdbot más allá de la simple correo
Producción:
Riesgos de usar Clawdbot
Los principales riesgos del uso Garrabot surgen de sus poderosas capacidades y del nivel de comunicación que requiere.
- Exposición de seguridad: Otorgar comunicación amplio al sistema sin los controles adecuados puede crear graves riesgos de seguridad.
- Ataques de inyección rápida: Las entradas maliciosas pueden desencadenar acciones no deseadas y comprometer el comportamiento del sistema.
- Gastos operativos: La ejecución de un agente persistente requiere supervisión, mantenimiento y dirección del sistema continuos.
- Complejidad para usuarios no técnicos: Actualmente, Clawdbot asume estar familiarizado con los comandos de terminal, las API y la configuración del sistema.
Para sujetar estos riesgos, las organizaciones deben implementar sandboxing, listas de permitidos y mecanismos estrictos de control de comunicación.
Beneficios de usar Clawdbot
- Control total de datos: Clawdbot mantiene los datos completamente bajo el control del heredero, lo que permite un flujo de trabajo de IA que prioriza la privacidad.
- Verdadera agencia de IA: Puede razonar, retener memoria y realizar, que son rasgos centrales de los sistemas de IA agentes.
- Enormemente desplegable: Su casa modular facilita la creación de herramientas personalizadas y la integración con flujos de trabajo existentes.
- Flexibilidad de costos: Los usuarios pueden nominar entre modelos locales o basados en la estrato según las deposición de rendimiento, costo y privacidad.
- Automatización auténtico: Clawdbot cierra la brecha entre la inteligencia fabricado y la ejecución en el mundo auténtico.
Casos de uso del mundo auténtico
- Automatización de la productividad personal: Automatiza el seguimiento de tareas, seguimientos, recordatorios diarios y actualizaciones en tiempo auténtico a través de plataformas de correo.
- Asistente de investigación de IA automatizado: Supervisa múltiples fuentes de información, resume nuevos hallazgos de investigaciones y ofrece actualizaciones personalizadas según las preferencias del heredero.
- Herramientas de automatización para desarrolladores de software: Automatiza tareas locales, ayuda con los flujos de trabajo de ampliación de rutina y permite un observación y extracto rápidos de archivos para librarse tiempo.
- Asistentes de IA para organizaciones de desarrolladores: Permite a los equipos implementar asistentes internos de IA en infraestructura privada, proporcionando información relevante sin exponer datos confidenciales externamente.
- Plataforma de experimentación de agentes de IA: Ofrece un entorno práctico para que desarrolladores e investigadores creen, prueben y refinen sistemas de inteligencia fabricado agentes con memoria y capacidades de ejecución.
Conclusión
Clawdbot se destaca como un ejemplo del mundo auténtico de IA agente. Con memoria persistente, ejecución lugar y una interfaz basada en mensajes, lleva la inteligencia fabricado más allá de una simple conversación a la obra auténtico.
Si adecuadamente la configuración de Clawdbot requiere intimidad técnica, ofrece a los desarrolladores, investigadores y entusiastas de la IA una visión prospectiva de cómo operarán los agentes autónomos en el futuro. Sirve como utensilio maña y plataforma de formación para construir la próxima engendramiento de sistemas de IA agentes.
Pasante de engendramiento de IA en Analytics Vidhya
Unidad de Ciencias de la Computación, Instituto de Tecnología de Vellore, Vellore, India
Actualmente trabajo como pasante de Gen AI en Analytics Vidhya, donde contribuyo a soluciones innovadoras impulsadas por AI que permiten a las empresas explotar los datos de guisa efectiva. Como estudiante de postrero año de Ciencias de la Computación en el Instituto de Tecnología Vellore, aporto a mi puesto una colchoneta sólida en ampliación de software, observación de datos y formación instintivo.
No dudes en conectarte conmigo en (correo electrónico protegido)
Inicie sesión para continuar leyendo y disfrutar de contenido seleccionado por expertos.