Eigent: как установить и настроить открытый аналог Claude Cowork для автоматизации на ПК

Зачем платить за Claude, если можно собрать своего?

Anthropic держит рынок агентских AI в ежовых рукавицах. Claude Cowork умён, удобен и чертовски дорог. Месячная подписка кусается, а мысль о том, что твои данные плывут в неизвестном направлении, не добавляет спокойствия. Знакомая история? К началу 2026 года она стала настолько частой, что сообщество просто взорвалось open-source альтернативами.

После волны проектов вроде Open Cowork на Rust появился Eigent. Не очередной клон, а система с амбициями. Она не просто повторяет функционал — она переосмысливает архитектуру локального агента с нуля.

Что скрывает под капотом этот «самодельный» агент

Разработчики Eigent не стали изобретать велосипед. Они взяли проверенные компоненты и собрали из них конструктор, который по мощности не уступает коммерческим решениям.

• Любая модель на выбор: локальная через Ollama (Llama 3.3 70B, Qwen2.5 72B, DeepSeek Coder V2) или облачная через BYOK (Bring Your Own Key). Хоть GPT-5, хоть Claude 3.7 — если у вас есть API-ключ, Eigent с ним справится.
• Автоматизация браузера через Playwright: агент может заходить на сайты, заполнять формы, скачивать файлы. Реальная работа с веб-интерфейсами, а не просто запросы по HTTP.
• Архитектура CAMEL Workforce: тот же фреймворк, что стоит за многими коммерческими агентами. Позволяет создавать «команды» AI-работников с разными ролями (менеджер, исполнитель, аналитик).
• Работа с файловой системой: чтение, запись, анализ документов прямо на вашем диске. Без отправки в облако.
• Модульность: нужен только браузер? Подключайте Playwright. Нужна работа с кодом? Добавляйте код-анализатор. Собирайте именно то, что требуется.

Eigent против других: битва за ваш десктоп

Рынок локальных агентов в 2026 году напоминает зоопарк. Каждый проект кричит о своей уникальности. Давайте разберемся, где Eigent, а где — уже пройденный этап.

Eigent выигрывает у простых клонов гибкостью. Проигрывает Open Cowork в производительности (Python против Rust). Но его козырь — модульность. Вы сами решаете, какие компоненты включать в систему.

Собираем конструктор: установка Eigent за 15 минут

Забудьте про красивые установщики. Здесь всё через терминал. Но если вы уже работали с Python-проектами, процесс покажется знакомым.

1Подготовка фундамента

Сначала убедитесь, что у вас стоит Python 3.10 или новее. Eigent официально поддерживает версии до 3.12 включительно (актуально на январь 2026). Затем — клонируем репозиторий.

git clone https://github.com/eigent-ai/eigent.git
cd eigent

2Установка зависимостей

Вот здесь начинается магия. Вместо одного монолитного пакета — выбор компонентов.

# Базовый функционал (обязательно)
pip install -e .

# Если нужна автоматизация браузера
pip install "eigent[playwright]"
playwright install chromium

# Для работы с локальными моделями через Ollama
pip install "eigent[ollama]"

# Для облачных моделей (OpenAI, Anthropic и др.)
pip install "eigent[cloud]"

Да, нужно ставить каждый модуль отдельно. Раздражает? Возможно. Зато не тащите на диск лишние 500 МБ зависимостей.

3Настройка моделей: сердце системы

Без модели агент — просто скрипт. Eigent поддерживает два основных пути.

Вариант А: Локальная мощь через Ollama. Сначала убедитесь, что Ollama установлена и запущена. Затем загрузите модель (на январь 2026 актуальны Llama 3.3 70B или Qwen2.5 72B для сложных задач).

# Запускаем Ollama сервер (если ещё не запущен)
ollama serve &

# Скачиваем модель
ollama pull llama3.3:70b

Вариант Б: Облачные модели (BYOK). Создайте файл config.yaml в папке проекта.

models:
  default: "gpt-5"  # или "claude-3.7-sonnet", если Anthropic уже выпустила
  providers:
    openai:
      api_key: "sk-your-key-here"
      base_url: "https://api.openai.com/v1"
    anthropic:
      api_key: "sk-ant-your-key-here"
    ollama:
      base_url: "http://localhost:11434"
      model: "llama3.3:70b"

Запускаем первого агента: от теории к практике

Конфигурация готова. Теперь создадим простого агента, который сможет искать информацию в интернете и сохранять её в файл.

Создайте файл research_agent.yaml:

name: "Research Assistant"
role: "Собери информацию о последних новостях в AI за январь 2026 и сохрани в Markdown."
model: "llama3.3:70b"  # или ваш облачный endpoint
skills:
  - "web_search"
  - "file_writer"
  - "summarizer"
tools:
  - type: "playwright"
    config:
      headless: false  # чтобы видеть, что происходит
  - type: "filesystem"
    config:
      workspace: "./workspace"

Запускаем агента:

eigent run research_agent.yaml --task "Найди информацию о новых функциях Claude Code 2.5 и сравни с Cursor"

Агент откроет браузер (спасибо Playwright), посетит сайты, проанализирует контент и создаст файл ./workspace/ai_news_jan2026.md. Всё локально. Ни одного запроса в облако (если используете Ollama).

Кому стоит заморачиваться с Eigent? (Спойлер: не всем)

Этот инструмент — не для каждого. Если вы ждёте волшебной кнопки «сделай всё за меня», как в Claude Cowork, вы разочаруетесь.

• Разработчики и DevOps: те, кто не боится YAML, Python и отладки асинхронных скриптов. Для них Eigent — конструктор для сборки уникальных автоматизаций.
• Исследователи и аналитики: кому критична приватность данных. Соберите агента для анализа внутренних документов, не отправляя ни байта наружу.
• Энтузиасты локального AI: тем, кто уже пересели на локальные модели и ищет для них достойное применение.

А вот если вы ищете замену Cursor или Claude Code для повседневного программирования — Eigent пока сыроват. Для оркестрации кода лучше посмотреть в сторону специализированных инструментов.

Что будет с Eigent через год? Мой прогноз

Open-source агенты в 2026 году переживают этап «бури и натиска». Каждую неделю появляется новый проект. Eigent выделяется модульностью, но упирается в сложность.

Держу пари: к середине 2027 года мы увидим два пути. Либо Eigent обрастёт графическим интерфейсом и упрощённым конфигуратором, превратившись в массовый продукт. Либо останется инструментом для гиков, а его идеи перекочуют в более дружелюбные проекты.

Пока что — это самый гибкий способ собрать своего персонального AI-работника без ежемесячных счетов и с полным доступом к внутренностям. Стоит ли потратить вечер на настройку? Если вы уже задумывались о подключении MCP-серверов или автоматизации рутины — однозначно да. Просто не ждите, что всё заработает с первого клика. Приготовьтесь пару раз заглянуть в Issues на GitHub. Но когда заработает — вы получите ощущение, что собрали собственный «Кловерфилд» из подручных деталей. И это того стоит.