Парадокс 2026 года: AI-агенты стали слишком жирными
Пока все обсуждают GPT-5.3-Codex-Spark и его способность генерировать код на чипе размером с тарелку, в мире embedded-разработки происходит тихая революция. Инженеры устали от агентов, которые требуют 16 ГБ ОЗУ и видеокарту стоимостью как хороший автомобиль. Особенно когда их задача — управлять умным термостатом или анализировать данные с датчиков на $10 плате.
На февраль 2026 года ситуация с AI-агентами для слабого железа кардинально изменилась. Появились инструменты, которые работают там, где раньше о нейросетях можно было только мечтать.
PicoClaw Go: минимализм как искусство
PicoClaw — это не просто ещё один AI-агент. Это философский манифест против раздутого кода. Последняя версия PicoClaw Go 2.1 (релиз январь 2026) умещается в 3.5 МБ бинарного файла и работает на 10 МБ ОЗУ. Да, вы не ослышались — мегабайты, не гигабайты.
Архитектура PicoClaw напоминает Clawdbot в экстремальной диете: только самое необходимое, никаких фреймворков, только чистый Go и прямое взаимодействие с API моделей.
Что умеет PicoClaw Go 2.1
- Работа с локальными моделями через Ollama (Qwen2.5 0.5B, TinyLlama 1.1B)
- Выполнение простых задач: анализ текста, базовые вычисления, управление GPIO
- Автономное планирование на 3-5 шагов вперед (не больше, память же ограничена)
- Поддержка RISC-V из коробки (компилируется под riscv64 без изменений)
- Минимальные зависимости: только стандартная библиотека Go и 2 внешних пакета
OpenClaw: компромисс между возможностями и весом
OpenClaw 3.2 (декабрь 2025) позиционирует себя как "разумный минимум". Требования: 128 МБ ОЗУ, Python 3.11+, 50 МБ на диске. По сравнению с PicoClaw — роскошь. По сравнению с обычными агентами — аскетизм.
Главное преимущество OpenClaw — архитектура памяти, которая экономит до 75% токенов. Но эта экономия требует ресурсов: OpenClaw использует векторные базы данных в оперативке и сложные алгоритмы семантического поиска.
Чем OpenClaw отличается от PicoClaw
| Критерий | PicoClaw Go 2.1 | OpenClaw 3.2 |
|---|---|---|
| Минимальное ОЗУ | 10 МБ | 128 МБ |
| Язык | Go (статическая компиляция) | Python (интерпретируемый) |
| RISC-V поддержка | Нативная, из коробки | Через Docker или ручную сборку |
| Запуск на $10 плате | Да (ESP32, Raspberry Pi Pico W) | Сложно, нужен Pi Zero 2 W |
| Поддерживаемые модели | Только tiny-модели (< 2B параметров) | До 7B параметров с квантованием |
| Сложность задач | Простые, детерминированные | Средней сложности с контекстом |
Битва архитектур: кто кого?
PicoClaw использует подход "одна задача — один агент". Нужно анализировать температуру? Запускаете агента-термометра. Нужно управлять реле? Агент-электрик. Каждый весит 3-4 МБ, и вы запускаете только нужных.
OpenClaw — это швейцарский нож. Один агент делает всё, но требует больше памяти. Это напоминает разницу между Cogitator и LangChain: минимализм против функциональности.
На RISC-V платах (SiFive, StarFive) PicoClaw работает в 5-7 раз быстрее OpenClaw. Go компилируется в нативный код для RISC-V, а Python на слабых ядрах RISC-V тормозит невыносимо.
Реальные примеры: где это вообще нужно?
Сценарий 1: Умная теплица на ESP32-S3 (8 МБ ОЗУ, $12). PicoClaw анализирует данные с датчиков температуры, влажности, CO2 и решает, открывать ли форточку. Модель: Qwen2.5 0.5B через Ollama на соседнем Raspberry Pi Zero. Агент работает 24/7, потребляет 2% CPU.
Сценарий 2: Интеллектуальный мониторинг оборудования на заводе. Orange Pi Zero 3 (512 МБ ОЗУ, $25). OpenClaw анализирует логи с 10 станков, ищет аномалии, генерирует отчёты. Использует Qwen2.5 7B с 4-битным квантованием. Потребление памяти: 180 МБ в пике.
Подводные камни, о которых молчат README
PicoClaw не умеет работать с файлами. Вообще. Нет файловой системы, только оперативная память. Сохранить результат? Отправьте по сети или запишите в EEPROM. Это дизайн-решение, а не баг.
OpenClaw на RISC-V требует сборки Python из исходников. И половина пакетов не собирается из-за отсутствия оптимизированных версий под riscv64. Привет, мир embedded-разработки 2026 года.
Оба инструмента не совместимы с облачными API OpenAI, Anthropic и т.д. Только локальные модели. Это сознательное ограничение: если у вас есть интернет для облачных запросов, у вас найдётся и 2 ГБ ОЗУ для нормального агента.
Кому что выбирать: практическое руководство
Берите PicoClaw Go если:
- Железо стоит меньше $20
- ОЗУ меньше 64 МБ
- Нужна нативная поддержка RISC-V
- Задачи простые и предсказуемые
- Хотите, чтобы агент работал годами без перезагрузки
Выбирайте OpenClaw если:
- Есть 128+ МБ ОЗУ
- Нужна работа с памятью и контекстом
- Задачи средней сложности
- Готовы возиться с настройкой Python на RISC-V
- Планируете использовать NadirClaw для маршрутизации запросов
Альтернативы, которые все игнорируют
NanoBot (последняя версия 1.4, ноябрь 2025) — Rust-аналог PicoClaw. Требует 15 МБ ОЗУ, но работает в 1.5 раза быстрее. Проблема: комьюнити из 3 человек и документация на уровне "читайте исходники".
Drift Cortex OSS — если вам нужно что-то между PicoClaw и OpenClaw. Версия 2.3 (январь 2026) работает на 64 МБ ОЗУ, умеет работать с файлами, но не поддерживает RISC-V. Идеально для старых Raspberry Pi.
Что будет дальше? Прогноз на 2026-2027
К середине 2026 года ожидаем PicoClaw 3.0 с поддержкой WebAssembly. Это позволит запускать агентов в браузерах и на edge-устройствах с ещё более слабым железом.
OpenClaw 4.0 обещает снижение требований до 64 МБ ОЗУ через использование Rust для критичных к производительности модулей. Но сроки — "когда-нибудь в 2026".
Главный тренд: фрагментация. Уже сейчас есть 10+ сверхлёгких агентов, каждый для своей ниши. Вместо одного монолита — россыпь микро-агентов. Это напоминает историю с языками программирования: сначала был только C, теперь есть Rust, Go, Zig для системного программирования.
Мой совет: если вы разрабатываете для embedded, начните с PicoClaw. Он научит вас дисциплине ограниченных ресурсов. Потом, когда упрётесь в его ограничения, переходите на OpenClaw. И никогда не пытайтесь запихнуть LangChain на ESP32 — это путь страданий и бесконечной отладки.
