OpenClaw vs память-ориентированные агенты: битва архитектур, которая сэкономит вам 75% токенов

Архитектурная война: почему одни агенты жрут токены, а другие экономят

Открываю счет за февраль 2026. $312 за OpenClaw Pro. В детализации - 156 тысяч токенов, половина из которых ушла на "поддержание контекста". Агент просто помнил о чем мы говорили вчера. И я плачу за эту память $2.1 за каждую тысячу токенов.

Память-ориентированные агенты подходят иначе. У них долгосрочная память - это отдельный модуль. Дешевле. Но работает ли? Давайте разберем архитектуры на костях.

Как работает OpenClaw: одна большая сессия

OpenClaw держит ВЕСЬ контекст в оперативной памяти модели. Каждый ваш вопрос, каждый ответ агента, вся история диалога - все это летит в промпт. Прямо сейчас.

Преимущество? Контекст цельный. Агент помнит все детали разговора. Недостаток? С каждым новым сообщением контекст растет. А вы платите за каждый токен в этом контексте.

Память-ориентированные агенты: дешевле, но сложнее

Вот как это работает: вместо того чтобы тащить всю историю в промпт, память-агент хранит ее в отдельной базе. Когда нужно что-то вспомнить - он ищет релевантные фрагменты и добавляет ТОЛЬКО их в контекст.

Звучит умно. Пока не попробуешь настроить. Векторные базы, эмбеддинги, пороги релевантности - это не просто "включи и работай".

1 Стоимость: цифры, которые заставят пересчитать

Возьмем реальный кейс из статьи "OpenClaw vs MemU: токены, которые едят деньги".

Анализ документации в 50K токенов за неделю:

• OpenClaw: 50K токенов постоянно в контексте × 7 дней × $2.1 = $735 только за хранение
• Память-агент: 50K токенов в векторной базе × $0.8 = $40 один раз

Разница в 18 раз. Это не опечатка.

2 Производительность: где тормозит память

OpenClaw с его монолитным контекстом работает быстрее на коротких сессиях. Нет overhead на поиск в базе, нет времени на загрузку эмбеддингов.

Но попробуйте найти конкретную информацию в диалоге на 100K токенов. OpenClaw будет искать линейно - O(n) сложность. Память-агент использует векторный поиск - O(log n) в лучшем случае.

Локальный запуск: где экономия становится реальной

Облачные сервисы берут деньги за токены. Локальный запуск на Ollama - нет. Точнее, платите вы только за электричество и железо.

Вот что нужно для локального запуска каждого из подходов:

OpenClaw локально

# Установка Ollama (актуальная версия на 07.02.2026)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Загрузка модели Kraken (аналог OpenClaw)
ollama pull kraken:7b-q4_K_M

# Запуск с длинным контекстом
ollama run kraken:7b-q4_K_M --num_ctx 128000

Проблема? Модели с контекстом 128K требуют много RAM. Kraken-7B в формате Q4_K_M займет около 5GB, но с контекстом 128K - добавьте еще 2-3GB. И это только для модели 7B!

Память-агент локально

Здесь сложнее. Нужны:

1. Модель для основного инференса (например, через vLLM-MLX)
2. Модель для эмбеддингов (например, nomic-embed-text)
3. Векторная база (Chroma, Qdrant, Pinecone локально)
4. Оркестратор, который все это связывает

# Пример установки минимального стека
pip install chromadb sentence-transformers
ollama pull nomic-embed-text:latest
ollama pull mistral:7b-instruct-q4_K_M

# Запуск простого агента с памятью
python -c "
import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Инициализация векторной базы
client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
collection = client.create_collection("agent_memory")

# Модель для эмбеддингов
embedder = SentenceTransformer('nomic-ai/nomic-embed-text-v1.5')

# Сохраняем память
memory_text = "Ключ API: sk-abc123..."
embedding = embedder.encode(memory_text)
collection.add(
    embeddings=[embedding.tolist()],
    documents=[memory_text],
    ids=["api_key_1"]
)
""

Видите разницу в сложности? OpenClaw - одна команда. Память-агент - целый стек технологий.

Производительность в цифрах: тесты февраля 2026

Провел бенчмарки на своем сервере (2×RTX 4090, 128GB RAM). Тестировал:

• OpenClaw-подобный подход: Kraken-7B с контекстом 32K через Ollama
• Память-агент: Mistral-7B + Chroma + nomic-embed-text-v1.5
• Задача: Поиск информации в базе знаний из 10K документов

Память-агент медленнее на первом запросе (инициализация базы), но быстрее на последующих. И в 4 раза дешевле в облаке.

Когда что выбирать: практическое руководство

После месяца тестов и $500 потраченных на облачные сервисы, вывел правила:

Выбирайте OpenClaw-подход если:

• Работаете с короткими диалогами (до 5K токенов)
• Нужна максимальная простота установки
• Бюджет не ограничен (или запускаете локально)
• Не хотите возиться с векторными базами
• Используете PocketCoder для быстрого кодинга

Выбирайте память-агенты если:

• Работаете с длинными документами (10K+ токенов)
• Нужна долгосрочная память между сессиями
• Хотите сэкономить 75% на облачных расходах
• Готовы потратить день на настройку стека
• Строите мульти-агентную IDE с общей памятью

Ошибки, которые стоят денег (и как их избежать)

Будущее: куда движутся архитектуры

На 07.02.2026 вижу три тренда:

1. Гибридные подходы: OpenClaw начинает добавлять векторную память как опцию. MemU улучшает скорость работы с коротким контекстом.
2. Локальная оптимизация: Модели становятся эффективнее. Топ-5 моделей для coding агентов сейчас работают в 2 раза быстрее, чем год назад.
3. Стоимость падает: Конкуренция заставляет снижать цены. Через год, возможно, облачные агенты будут стоить в 2 раза дешевле.

Мой прогноз: к концу 2026 года мы увидим агентов, которые автоматически выбирают архитектуру под задачу. Короткий диалог - монолитный контекст. Длинная документация - память с RAG. Без нашего вмешательства.

Что делать прямо сейчас

Если вы платите больше $100 в месяц за AI-агентов:

1 Проанализируйте свои use cases

Выпишите все задачи, которые решаете с агентами. Рядом укажите среднюю длину контекста. Если больше 10K токенов - смотрите в сторону памяти-агентов.

2 Попробуйте локальный запуск

Даже если у вас нет мощной видеокарты. Современные 7B-модели в 4-битном квантовании работают на CPU. Установите Ollama, попробуйте оба подхода. Сравните качество.

3 Рассчитайте ROI перехода

Если платите $500/месяц за OpenClaw, а переход на память-агент сэкономит $375 - стоит потратить неделю на миграцию. Если экономия $50 - возможно, не стоит.

Самый важный совет: не выбирайте архитектуру по принципу "это модно". Выбирайте по принципу "это решает мои задачи дешевле". Иногда проще заплатить за OpenClaw, чем неделю настраивать память-агента. Иногда - наоборот.

P.S. Если решили собирать память-агента локально - начинайте с этой статьи про сборку LLM-машины. Сэкономите не только на токенах, но и на облачных сервисах в принципе.