Локальные агентные AI: почему Cline и Goose не работают, как выбрать модель и не сойти с ума от вечных циклов

Локальный агентный AI в 2026: обещания vs реальность

Все хотят автономного помощника, который сам пишет код, ищет баги, анализирует malware. В теории. На практике получается либо тупой попугай, либо псих, зацикленный на одном действии. Cline и Goose — два самых популярных фреймворка для агентного AI. Оба кричат о своей крутости. Оба ломаются на простейших задачах.

Проблема не в фреймворках. Проблема в моделях, которые в них засовывают. И в том, как эти модели общаются с внешним миром через MCP (Model Context Protocol). Сегодня разберем, что на самом деле работает в 2026 году.

Cline vs Goose: битва уставших фреймворков

Личный вердикт: для кодинга беру Cline. Для исследовательских задач — Goose, но с огромным количеством ограничителей. Оба фреймворка страдают от одной болезни: они создавались под GPT-4, а мы пытаемся запихнуть в них локальные модели, которые слабее в 5-10 раз.

Модели 2026: что реально работает в агентном режиме

Здесь всё печально. Большинство моделей, которые рекламируют как «агентные», на деле просто большие языковые модели с немного улучшенным reasoning. Но кое-что работает.

1 Qwen 3 Coder 32B — король локального кодинга

Вышла в конце 2025. Alibaba не особо афишировали, но модель бьет все рекорды по пониманию контекста программирования. Почему она лучше для агентов:

• Поддерживает 128K контекста из коробки. Для агента это критично — он помнит, что делал 50 шагов назад.
• Специально обучена на цепочках инструментов (tool calling). Не путает, когда нужно читать файл, а когда писать.
• Квантуется до 4-бит без катастрофической потери качества. На 24 ГБ VRAM работает быстрее, чем GPT-OSS 20B на 40 ГБ.

2 GPT-OSS 20B — универсальный солдат

OpenAI наконец-то открыла часть своих технологий. Модель не самая новая (вышла в середине 2025), но для агентных задач подходит идеально. Почему:

• Изначально обучалась как ассистент с tool calling. Не нужно дообучать или fine-tune'ить.
• Отлично работает с MCP через LM Studio — самый стабильный вариант на сегодня.
• Потребляет меньше VRAM, чем кажется. На 16 ГБ работает с контекстом 8K.

3 Что НЕ работает в 2026 году

Не тратьте время на эти модели для агентных задач:

• Llama 3.2 70B — слишком медленная для цепочек действий. Каждое решение принимает 10 секунд.
• Gemma 3 27B — отлично для чата, ужасно для tool calling. Путает аргументы инструментов.
• DeepSeek Coder 33B — устарела после выхода Qwen 3 Coder. Контекст в 2 раза короче.
• Любые 7B модели — просто нет. Они не понимают сложные инструкции с вложенными действиями.

MCP: как заставить агента общаться с реальным миром

Model Context Protocol — стандарт от Anthropic, который все внезапно начали поддерживать. Идея гениальная: единый протокол для подключения инструментов к LLM. Реализация — ад.

4 Базовые серверы MCP, которые должны работать из коробки

Скачиваете, запускаете, подключаете к агенту:

# Файловая система — обязательно
mcp install @modelcontextprotocol/server-filesystem

# Git — для работы с репозиториями
mcp install @modelcontextprotocol/server-git

# Веб-поиск — через Brave Search
mcp install @modelcontextprotocol/server-brave-search

# SQLite — для работы с базами данных
mcp install @modelcontextprotocol/server-sqlite

Проблема: половина серверов несовместима между собой. Особенно страдают те, что написаны на Python и JS одновременно.

5 Настройка MCP для автономного анализа malware

Вот где агентный AI реально полезен. Представьте: агент сам скачивает подозрительный файл, анализирует его в sandbox, проверяет сигнатуры, пишет отчет.

Что нужно:

1. MCP сервер для работы с VirusTotal API (есть готовый в репозитории Google)
2. Сервер для запуска файлов в sandbox (Cuckoo или собственный на QEMU)
3. Сервер для статического анализа PE/ELF файлов
4. Самое важное: ограничение прав. Никогда не давайте агенту права на запись в реальную файловую систему.

# Пример конфига для Cline с ограниченными правами
mcp_servers:
  filesystem:
    command: "node"
    args:
      - "/path/to/mcp-server-filesystem"
      - "--allowed-paths=/tmp/sandbox,/tmp/downloads"
    env:
      READ_ONLY: "true"
  virustotal:
    command: "python"
    args:
      - "/path/to/virustotal-mcp/server.py"
    env:
      API_KEY: "${VIRUSTOTAL_API_KEY}"

Вечные циклы: почему ваш агент сошел с ума и как его лечить

Классика жанра: агент пытается прочитать файл → не находит → создает пустой файл → пытается прочитать → не находит нужных данных → удаляет файл → пытается прочитать... И так до скончания времен.

6 Техника «Трех попыток»

Самое простое и работающее решение. Модифицируете prompt агента:

ПРАВИЛА АГЕНТА:
1. Перед выполнением действия проверяй, не выполнял ли ты его уже
2. Веди счетчик попыток для каждого типа действия
3. Если действие не удалось 3 раза подряд — остановись и сообщи об ошибке
4. Никогда не удаляй файл, который только что создал
5. Если задача кажется циклической — остановись и попроси помощи

7 Внешний наблюдатель (watchdog)

Программа, которая следит за агентом и убивает его при обнаружении цикла:

import time
import psutil
from collections import defaultdict

class AgentWatchdog:
    def __init__(self, agent_pid, max_repetitions=5):
        self.agent_pid = agent_pid
        self.max_repetitions = max_repetitions
        self.action_counter = defaultdict(int)
        self.last_actions = []
        
    def monitor(self):
        """Анализирует системные вызовы агента"""
        process = psutil.Process(self.agent_pid)
        
        while True:
            time.sleep(2)
            
            # Получаем последние файловые операции
            open_files = process.open_files()
            current_actions = [f.path for f in open_files[-10:]]
            
            # Проверяем повторения
            if len(current_actions) >= 3:
                if current_actions == self.last_actions:
                    print(f"[WATCHDOG] Обнаружен цикл! Убиваю процесс {self.agent_pid}")
                    process.terminate()
                    break
            
            self.last_actions = current_actions

8 Изменение архитектуры: Stateful vs Stateless

Большинство агентов stateless — они не помнят свое состояние между вызовами. Решение:

• Добавляйте базу состояний (Redis или простой SQLite)
• Перед каждым действием агент проверяет, не выполнял ли он его уже
• Сохраняйте хеш предыдущих действий
• Если хеш повторяется N раз — прерывайте выполнение

Практический кейс: автономный анализатор malware на Qwen 3 Coder

Собираем систему, которая сама находит, скачивает и анализирует подозрительные файлы. Без участия человека.

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  agent:
    image: cline-agent:latest
    environment:
      - MODEL_PATH=/models/qwen3-coder-32b-q4
      - MCP_SERVERS=filesystem,virustotal,sandbox
    volumes:
      - ./sandbox:/tmp/sandbox:ro
      - ./downloads:/tmp/downloads
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
  
  mcp-filesystem:
    image: mcp/filesystem-server:latest
    volumes:
      - ./downloads:/downloads:ro
    command: ["--allowed-paths=/downloads"]
  
  mcp-sandbox:
    build: ./sandbox-mcp
    cap_add:
      - SYS_ADMIN  # для изоляции процессов
    security_opt:
      - seccomp:unconfined
    privileged: true  # только в тестовой среде!

Как это работает на практике

Агент получает задание: «Найди последние образцы ransomware в открытых источниках и проанализируй их».

1. Использует MCP сервер поиска для нахождения ссылок
2. Скачивает файлы в изолированную папку /tmp/downloads
3. Запускает анализ через VirusTotal MCP
4. Если файл подозрительный — отправляет в sandbox
5. Анализирует поведение в sandbox (созданные файлы, сетевые соединения)
6. Формирует отчет с индикаторами компрометации (IoC)

Вся цепочка занимает 3-5 минут. Человек только получает готовый отчет. Это не будущее — это уже работает у некоторых SOC-аналитиков.

Ошибки, которые все совершают (и как их избежать)

Что будет дальше с локальными агентами?

Тренд очевиден: модели становятся умнее, а фреймворки — стабильнее. К концу 2026 ожидаю:

• Специализированные агентные модели — не просто LLM с tool calling, а архитектуры, созданные для цепочек действий
• Стандартизация MCP — все major фреймворки будут поддерживать его из коробки
• Агенты на edge-устройствах — Raspberry Pi с 4B моделью для простых задач
• Безопасность как must-have — встроенные sandbox и ограничения прав станут стандартом

Самый большой барьер сегодня — не техника, а психология. Мы не доверяем AI делать что-то автономно. И правильно делаем. Но через год, когда модели перестанут путать «прочитать файл» с «удалить файл», всё изменится.

Локальные агентные AI — не магия. Это инструмент с острыми гранями. Режетесь — учитесь резать аккуратнее. Или ждите, пока кто-то сделает тупой безопасный вариант. Но тогда и возможностей будет в 10 раз меньше.