Open Cowork: open-source альтернатива Claude Cowork на Rust с локальными LLM | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
20 Янв 2026 • Инструмент

Open Cowork: Rust-версия Claude Cowork, которая не просит денег и не шпионит

Обзор и установка Open Cowork — self-hosted Rust-инструмента для AI-агентов с поддержкой Ollama, Docker и локальных моделей. Полная приватность, никаких подписо

Когда клонирование становится искусством

Anthropic выпустила Claude Cowork — красивый, умный, дорогой инструмент для совместного программирования. Месячная подписка бьет по карману, приватность данных вызывает вопросы, а зависимость от облака раздражает. Знакомо? В 2025 году появился ответ: Open Cowork.

Это не просто очередной клон. Это переосмысление. Разработчики взяли идею Claude Cowork, выкинули всё лишнее (включая ежемесячные счета) и переписали на Rust. Получился инструмент, который работает локально, не шпионит и не просит денег. Звучит утопично? Проверим.

Если вы уже пробовали локальный запуск Claude Cowork через MiniMax M2.1, Open Cowork покажется логичным развитием. Тот же принцип приватности, но с Rust-движком под капотом.

Что умеет эта штука на самом деле

Open Cowork — это не просто чат-бот. Это система для создания AI-агентов, которая:

  • Работает с любыми локальными LLM через Ollama (Llama 3.2, Qwen2.5, DeepSeek Coder — что угодно)
  • Поддерживает готовые «скиллы»: анализ кода, работа с файлами, планирование задач
  • Запускается в Docker с предустановленной безопасностью (никаких открытых портов по умолчанию)
  • Предоставляет бинарные файлы для Linux, macOS, Windows — скачал и запустил
  • Хранит всю историю локально, без отправки в облако

Главная фишка — архитектура на Rust. Не Python, не JavaScript, а Rust. Это значит: меньше потребление памяти, выше производительность, нулевые накладные расходы. Для локальных LLM, которые и так жрут ресурсы, это критично.

Чем Open Cowork отличается от других альтернатив

В 2025 году рынок локальных AI-инструментов перегрет. Каждый день появляются новые «замены» Claude, ChatGPT, Gemini. Большинство — обёртки над теми же библиотеками. Open Cowork — другой.

Инструмент Язык Локальные LLM Готовые агенты Безопасность
Open Cowork Rust Ollama, любые модели Да, скиллы из коробки Docker + безопасная конфигурация
Клон Claude Cowork на MiniMax Python Только MiniMax M2.1 Базовые Зависит от настройки
Claude Code локально через vLLM Python Ограниченный набор Нет Сложная настройка
Локальные альтернативы NotebookLM Разные Да Нет Разная

Разница очевидна. Open Cowork не пытается быть универсальным решением для всего. Он заточен под одну задачу: создание AI-агентов для разработки. И делает это лучше других.

Не путайте Open Cowork с оригинальным Claude Cowork. Это разные продукты. Оригинал — облачный, платный, с интеграцией Anthropic. Open Cowork — локальный, бесплатный, с открытым кодом.

Установка: проще, чем кажется

Разработчики сделали установку максимально простой. Три способа, выбирайте любой:

1 Docker (рекомендуется)

Самый безопасный вариант. Docker-образ уже содержит все зависимости и настроенную безопасность:

docker run -d \
  --name open-cowork \
  -p 3000:3000 \
  -v /path/to/data:/app/data \
  ghcr.io/kuse_cowork/open-cowork:latest

После запуска открываете http://localhost:3000 — всё готово. Никаких зависимостей, компиляций, танцев с бубном.

2 Бинарный файл

Не любите Docker? Скачайте готовый бинарник для вашей ОС:

# Для Linux
curl -L https://github.com/kuse_cowork/open-cowork/releases/latest/download/open-cowork-x86_64-linux -o open-cowork
chmod +x open-cowork
./open-cowork

Бинарники доступны для Linux (x86_64, ARM64), macOS (Apple Silicon и Intel), Windows. Весят около 15-20 МБ — смешно для современного софта.

3 Сборка из исходников

Для параноиков и любителей контроля. Нужен Rust 1.78+ и Cargo:

git clone https://github.com/kuse_cowork/open-cowork.git
cd open-cowork
cargo build --release
# Бинарник в target/release/open-cowork

Сборка занимает 5-10 минут на современном процессоре. Зато вы получаете полный контроль над кодом.

Настройка под свои нужды

По умолчанию Open Cowork использует Ollama с моделью llama3.2:latest. Но это можно изменить через конфигурационный файл или переменные окружения:

# Использовать другую модель Ollama
export OPEN_COWORK_LLM_MODEL="qwen2.5-coder:14b"

# Или внешний OpenAI-совместимый API
export OPEN_COWORK_API_BASE="http://localhost:11434/v1"
export OPEN_COWORK_API_KEY="ollama" # для Ollama можно любой

Поддерживаются все популярные модели 2025 года: Llama 3.2 (70B, если хватит памяти), Qwen2.5 Coder для программирования, DeepSeek Coder, даже экспериментальные модели вроде CodeShell.

💡
Если вы уже настроили MCP Hangar для управления локальными LLM, Open Cowork легко интегрируется с ним. Просто укажите адрес MCP-сервера в настройках.

Готовые скиллы — зачем писать с нуля

Open Cowork поставляется с набором предустановленных скиллов (skills):

  • Code Analyzer — анализ кода на ошибки, уязвимости, стилевые проблемы
  • File Manager — работа с файловой системой: чтение, запись, поиск
  • Task Planner — разбивка сложных задач на подзадачи
  • Documentation Generator — создание документации из кода
  • Test Writer — генерация unit-тестов

Каждый скилл — это отдельный Rust-модуль с чётким API. Можно отключать ненужные, добавлять свои. Архитектура продумана: скиллы не влияют на производительность ядра.

Кому подойдет Open Cowork (а кому нет)

Этот инструмент — не для всех. И это хорошо. Специализированные решения всегда лучше универсальных.

Берите Open Cowork, если:

  • Работаете с конфиденциальным кодом и не хотите отправлять его в облако
  • Устали платить за Claude Cowork или другие AI-инструменты
  • Имеете мощную локальную машину (минимум 16 ГБ ОЗУ, лучше 32+)
  • Цените производительность и минимальное потребление ресурсов
  • Хотите контролировать каждый аспект работы AI-агентов

Не тратьте время, если:

  • У вас слабый компьютер (менее 8 ГБ ОЗУ)
  • Нужна интеграция с облачными сервисами Anthropic/OpenAI
  • Не готовы разбираться с настройкой локальных LLM
  • Ищете готовое решение «из коробки» без настроек

Для команд разработчиков Open Cowork — отличная замена платным облачным инструментам. Развернули на сервере в локальной сети — и вся команда пользуется без лимитов.

Подводные камни (они есть всегда)

Идеальных инструментов не существует. Open Cowork — не исключение.

Первый камень: требования к железу. Локальные LLM жрут память. Для комфортной работы с моделью 7B параметров нужно 8-12 ГБ ОЗУ. Для 70B — 40+ ГБ. Это не недостаток Open Cowork, а особенность всех локальных AI.

Второй камень: настройка моделей. Open Cowork не устанавливает Ollama автоматически. Нужно сначала настроить Ollama, скачать модели, убедиться, что всё работает. Для новичков это может быть барьером.

Третий камень: документация. На январь 2026 года документация скудная. Основная информация — в README.md и примерах конфигурации. Придётся разбираться методом тыка.

Если вы привыкли к удобному интерфейсу оригинального Claude Cowork, интерфейс Open Cowork покажется аскетичным. Никаких красивых анимаций, минималистичный дизайн. Зато работает быстрее.

Что дальше? Будущее Open Cowork

Проект активно развивается. На GitHub видна дорожная карта:

  • Интеграция с Owlex MCP-сервером для работы с несколькими моделями одновременно
  • Поддержка плагинов для популярных IDE (VS Code, JetBrains)
  • Улучшенная система скиллов с визуальным редактором
  • Готовые Docker-образы с предустановленными моделями

Разработчики обещают выпустить версию 1.0 в первом квартале 2026 года. Судя по текущему темпу — обещание реалистичное.

Open Cowork — это не просто ещё один open-source проект. Это заявление: локальные AI-инструменты могут быть не хуже облачных. Быстрее, безопаснее, дешевле. Rust вместо Python, бинарники вместо скриптов, Docker вместо виртуальных окружений.

Попробуйте. Скачайте бинарник, запустите, подключите свою любимую модель. Первые 10 минут потратите на настройку. Следующие 10 — поймёте, что платить за Claude Cowork больше не хотите.

←
На главную