Налаштування OpenClaw 2.0: детальний гайд по налаштуванню власного AI агента

Налаштування OpenClaw 2.0 дає змогу перетворити звичайну AI-модель на повноцінного персонального агента. AI-агенти вже вміють значно більше, ніж звичайний чат: вони можуть працювати з файлами, календарем і поштою, запускати команди, шукати інформацію та автоматизувати рутинні завдання. OpenClaw швидко став одним із найпомітніших open-source проєктів у цій сфері й за кілька місяців зібрав сотні тисяч зірок на GitHub.

Я стежу за розвитком AI-інструментів вже давно, і OpenClaw зацікавив мене тим, що такого агента можна зробити частиною щоденної роботи: дати йому потрібні інструменти, доступ до файлів і сервісів та конкретні завдання. У цьому гайді я крок за кроком покажу, як встановити OpenClaw 2.0 і налаштувати власного AI-агента для щоденної роботи.

Що таке OpenClaw і що він вміє

Історія проєкту: від вікенд-проєкту до світового феномену

Усе почалося в листопаді 2025 року, коли австрійський розробник Петер Штайнбергер опублікував свій вікенд-проєкт під назвою Clawdbot. Ідея була простою: ти пишеш йому в Telegram або WhatsApp, а він робить речі за тебе — керує календарем, розбирає пошту, запускає скрипти, шукає інформацію в інтернеті.

У січні 2026-го проєкт почав стрімко набирати популярність. Після прохання Anthropic змінити назву Clawdbot його спочатку перейменували на Moltbot, а невдовзі — на OpenClaw. Саме під цією назвою проєкт і продовжив розвиватися.

Згодом проєкт передали незалежному OpenClaw Foundation, де він і продовжив розвиватися як open-source.

31 серпня 2026 року вийшов реліз v2026.8.1, який у документації названо OpenClaw 2.0. Він суттєво змінив встановлення, перше налаштування, пам’ять, автоматизації та безпеку.

Що змінилося у версії 2.0

У версії 2.0 помітно переробили кілька важливих частин OpenClaw:

• Спрощене встановлення. Під час першого налаштування OpenClaw перевіряє, чи в тебе вже є доступ до моделі: через Claude Code або Codex, API-ключ у змінних середовища чи локальну модель. Якщо так, перед першою розмовою майже нічого не доведеться налаштовувати вручну.
• Веб-інтерфейс Control UI суттєво переробили. Через нього можна спілкуватися з агентом, бачити файли, запити на підтвердження, налаштування та поточні завдання.
• Сесії та транскрипти переїхали в SQLite. Раніше вони зберігалися у файлах. Це важливо врахувати перед оновленням — деталі розберу нижче.
• У пам’яті з’явився семантичний пошук. Агент може знаходити потрібні фрагменти у своїх Markdown-файлах за змістом, навіть якщо запит сформульований іншими словами.
• У Skill Workshop зібрали створення, перевірку та встановлення скілів.
• У користувацькому інтерфейсі Cron-завдання тепер називаються Automations. У командному рядку використовується openclaw automations, а openclaw cron залишився для сумісності зі старими скриптами.
• Стандартні налаштування стали безпечнішими. У звичайному локальному встановленні Gateway за замовчуванням прив’язаний до loopback, а доступ до нього захищений автентифікацією. Для Docker і спільних Gateway є окремі нюанси — їх розберу нижче.

Чим агент відрізняється від звичайного чат-бота

Звичайний чат здебільшого відповідає текстом. OpenClaw дає моделі доступ до інструментів: агент може прочитати файл, запустити команду, створити завдання або виконати іншу дозволену дію. Для мене в цьому і є головна різниця.

Конкретно OpenClaw може:

• Читати та створювати файли на твоєму комп’ютері
• Виконувати команди в терміналі
• Серфити інтернет і заповнювати форми
• Надсилати листи та повідомлення
• Працювати з API будь-яких сервісів
• Автоматизувати завдання між різними застосунками
• Запам’ятовувати контекст між сесіями
• Та багато чого іншого

І все це він може робити через знайомий інтерфейс твого месенджера. Ти просто пишеш в Telegram: «Розбери мою пошту, видали спам, зроби список важливих листів» і він це робить. Не пояснює як це зробити, а саме робить.

Працює на твоєму залізі 24/7

Gateway, робоча папка (workspace) і дані агента можуть зберігатися на твоєму комп’ютері або сервері. Але це ще не означає, що всі дані залишаються лише в тебе: Claude, GPT, Gemini, хмарний веб-пошук і месенджери отримують ті запити, які OpenClaw надсилає через їхні сервіси. Повністю локально OpenClaw працює з локальною моделлю та без хмарних інтеграцій. На VPS агент може працювати цілодобово, навіть коли твій основний комп’ютер вимкнений.

Що дає доступ агента до файлової системи

Коли агент має доступ до файлів, він може працювати вже з твоїми матеріалами, а не лише відповідати в чаті. OpenClaw уміє:

• Створювати та редагувати документи, код, конфігураційні файли
• Організовувати файли (перейменування, сортування, конвертація)
• Робити резервні копії та працювати з Git
• Аналізувати CSV, JSON, логи
• Генерувати звіти та зберігати їх

Якщо в агента є потрібні інструменти й дозволи, він може отримати завдання з повідомлення, попрацювати з файлами та кодом, перевірити зміни й підготувати pull request у GitHub.

Що тобі знадобиться перед початком

Перш ніж встановлювати, переконайся, що у тебе є все необхідне.

Потрібна версія Node.js

Це обов’язкова вимога. OpenClaw побудований на Node.js, і старіші версії просто не працюватимуть. Перевір свою версію:

node --version

OpenClaw зараз потребує Node 24.16+ або 26.1+, а рекомендована версія — Node 26. Node 22, 23 і 25 більше не підтримуються. Якщо встановлюєш Node вручну, обирай щонайменше v24.16.0 або v26.1.0.

Якщо Node.js не встановлений, офіційний інсталятор може додати його сам: на macOS — Node 26, на Linux — підтримувану гілку Node 24 LTS. Якщо Node.js вже є, але версія не підходить, онови її перед запуском OpenClaw. Для CLI-встановлення на macOS з актуальним Node потрібна macOS 13.5 або новіша.

Git у Windows: коли він потрібен

Для стандартного встановлення через PowerShell окремий Git зазвичай не потрібен. Він обов’язковий, якщо ти свідомо встановлюєш OpenClaw з git-репозиторію. Якщо під час звичайного встановлення з’явиться помилка на кшталт spawn git ENOENT, перезапусти інсталятор або встанови Git for Windows вручну.

На macOS спочатку просто перевір git –version. Якщо Git ще недоступний, система може запропонувати встановити Command Line Tools; окремо ставити Git через Homebrew потрібно не завжди.

Доступ до AI-моделі

OpenClaw — не мовна модель. Щоб агент міг відповідати й виконувати завдання, йому потрібен доступ до LLM. Під час першого налаштування OpenClaw сам перевіряє, які варіанти вже є на комп’ютері, а потім пропонує обрати провайдера.

Найпоширеніші варіанти:

• Anthropic — Claude через API key або Claude CLI.
• OpenAI — моделі GPT через API або підтримуваний вхід.
• Google Gemini — через Google AI Studio / API.
• Локальні моделі — наприклад через Ollama або LM Studio.

Telegram-бот через @BotFather

Для підключення до Telegram тобі потрібен бот-токен від @BotFather. Процес займає 2 хвилини:

• Відкрий @BotFather в Telegram
• Надішли команду /newbot, або обери зі списку команд
• Дай йому ім’я та username
• Отримай токен

Зберігай цей токен — він знадобиться під час налаштування. У 2.0 Telegram вже не обов’язково підключати до першої розмови: спочатку можна запустити агента в браузері, а месенджер додати пізніше.

Комп’ютер або VPS

Тут у тебе два шляхи:

• Локальний комп’ютер (Mac/Linux/Windows) — для тестування та початку роботи.
• VPS (Virtual Private Server) — варіант для роботи 24/7. Тут важливі регулярні оновлення системи, фаєрвол, резервні копії та достатньо ресурсів для твоєї конфігурації.

Я рекомендую починати на локальному комп’ютері, щоб розібратися, а потім за бажанням переїхати на VPS.

Встановлення OpenClaw 2.0: покрокова інструкція

Встановлення на macOS

Крок 1. Встанови Homebrew (за бажанням)

Homebrew — це пакетний менеджер для macOS. Для OpenClaw він вже не обов’язковий: скрипт встановлення сам додасть Node.js, якщо його немає. Але через Homebrew зручніше керувати версіями.

Перевір, чи Homebrew вже встановлений:

brew --version

Якщо команда не знайдена — встанови Homebrew. Відкрий Термінал і встав:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Дотримуйся інструкцій у терміналі. Після завершення перезапусти термінал, щоб brew став доступним.

Крок 2. Встанови Node.js

Під час встановлення OpenClaw може підтягнути Node.js автоматично, але я рекомендую встановити його окремо — так ти точно уникнеш проблем із залежностями в майбутньому.

brew install node

Перевір, що все встановилося:

node --version

Має показати одну з підтримуваних версій Node. Якщо ставиш з нуля, найпростіше орієнтуватися на рекомендований Node 26.

Крок 3. Встанови OpenClaw

Відкрий офіційний сайт OpenClaw — там є готова команда для встановлення.

Обери команду для macOS та відкрий термінал. Встав скопійований рядок:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Цей скрипт перевіряє Node.js, за потреби встановлює його, додає OpenClaw CLI для всієї системи та запускає майстер налаштування.

Інсталятор коректно додає OpenClaw до PATH і безпечніше поводиться під час повторного запуску: якщо налаштування перерветься, поточні налаштування залишаться цілими.

Якщо майстер налаштування не запустився автоматично, виконай:

openclaw onboard

Крок 4 (за бажанням). Встанови застосунок OpenClaw для macOS

Для macOS є окремий застосунок OpenClaw з графічним інтерфейсом. Його іконка з’являється в менюбарі, звідки можна швидко відкрити агента й керувати Gateway без постійно відкритого терміналу.

Завантаж файл OpenClaw-<версія>.dmg зі сторінки релізів на GitHub, встанови і запусти OpenClaw.app. Якщо відкрити застосунок із папки «Завантаження», OpenClaw запропонує перенести його в «Програми» — там коректно працюють оновлення й автозапуск під час входу в систему.

Після встановлення в менюбарі з’явиться іконка лобстера. Через неї можна запускати та зупиняти Gateway, бачити стан агента й швидко відкривати Control UI — усе без терміналу.

Встановлення на Windows

На Windows найпростіший варіант із графічним інтерфейсом зараз — Windows Hub.

Варіант А (рекомендований): Windows Hub

Це підписаний інсталятор для Windows із майстром налаштування, значком в області сповіщень, чатом з агентом і режимом вузла (node mode). Windows Hub підтримує Windows 10 20H2+ та Windows 11.

Завантаж потрібну збірку:

• OpenClawCompanion-Setup-x64.exe — для звичайних процесорів
• OpenClawCompanion-Setup-arm64.exe — для ARM-пристроїв

Якщо не впевнений, яка збірка потрібна, відкрий офіційну інструкцію для Windows або сторінку останнього стабільного Windows Hub. Для більшості ПК на Intel або AMD потрібен x64; ARM64 — лише для Windows-пристроїв на ARM.

Варіант Б: PowerShell-інсталятор

Якщо тобі ближче термінал:

Крок 1. Встанови Node.js

Якщо хочеш підготувати середовище вручну, встанови актуальну підтримувану версію Node.js з nodejs.org. Але PowerShell-інсталятор за потреби може встановити Node сам.

Крок 2 (за потреби). Встанови Git

Якщо обираєш встановлення з git-репозиторію або PowerShell повідомляє про відсутній Git, встанови Git з git-scm.com. Для стандартного npm-шляху цей крок зазвичай можна пропустити.

Відкрий PowerShell і перевір, що все на місці:

node --version
# Якщо Git встановлено:
git --version

Крок 3. Встанови OpenClaw

Відкрий PowerShell (не cmd) і виконай:

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

PowerShell-інсталятор за потреби встановлює Node.js і оновлює PATH. Якщо обрано встановлення з git-репозиторію, він також може підготувати локальний MinGit, коли Git у системі немає.

WSL2 теж підтримується. Але для звичайного локального агента на Windows часто простіше скористатися Windows Hub або встановленням через PowerShell.

Альтернативний метод: Docker

Docker має сенс, якщо тобі потрібен окремий Gateway у контейнері або ти налаштовуєш серверний варіант. Для звичайного комп’ютера офіційна документація радить починати зі стандартного встановлення.

З кореня офіційного репозиторію найпростіший підтримуваний запуск виглядає так:

./scripts/docker/setup.sh

Якщо не хочеш збирати образ локально, вкажи готовий офіційний образ:

export OPENCLAW_IMAGE="ghcr.io/openclaw/openclaw:latest"
./scripts/docker/setup.sh

Контейнер ізолює OpenClaw лише в межах дозволів, які ти йому дав. Доступ до хоста залежить від підключених каталогів (mount), Docker socket, мережі та інших переданих контейнеру прав.

Налаштування OpenClaw 2.0

Перше налаштування: як виглядає актуальний онбординг

Після встановлення OpenClaw майстер налаштування зазвичай запускається автоматично. Якщо цього не сталося, запусти його вручну:

openclaw onboard

На новому локальному встановленні OpenClaw спочатку запропонує два варіанти:

How would you like to start?

Quick start (recommended)
Custom setup

Quick start — найшвидший варіант. OpenClaw використовує базові налаштування, автоматично перевіряє доступні способи підключення до AI, просить вибрати потрібний і після успішної перевірки відкриває Dashboard.

Custom setup — детальніший сценарій. Тут можна вручну пройти підтвердження безпеки, telemetry, ім’я агента, режим доступу та інші параметри.

1. Підтвердження безпеки

Спочатку майстер попросить підтвердити, що ти розумієш модель доступу OpenClaw:

I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?

Для звичайного персонального встановлення обери Yes і продовжуй.

2. Telemetry

Далі OpenClaw запропонує надсилати статистику використання:

Help make OpenClaw better?

Цей пункт необов’язковий. У своєму налаштуванні я обрав No thanks і продовжив далі.

3. Ім’я першого агента

Наступний крок — ім’я агента:

What should we call your first agent?

Я назвав свого агента Jarvis. Тут можна вказати будь-яке ім’я; детальніше про характер і правила агента розповім нижче.

4. Як OpenClaw шукатиме доступ до AI

Після цього майстер запитає:

How should I set things up?

У моєму випадку був обраний режим:

Full access — find everything automatically

У цьому режимі OpenClaw перевіряє локальне середовище й шукає вже доступні способи підключення до AI. На цьому етапі майстер показує результат перевірки, а далі ти обираєш потрібний варіант.

5. AI detection

Після перевірки з’явиться повідомлення:

AI detection complete.

Нижче OpenClaw покаже, що саме вдалося знайти. Наприклад, у моєму випадку він побачив встановлений Claude Code:

AI found

Claude Code — installed; login status unverified

Якщо OpenClaw знайшов потрібний тобі спосіб доступу до моделі, можеш використовувати його. Якщо ні — нижче покажу, як підключити провайдера вручну на прикладі Anthropic.

Вибір провайдера, авторизації та моделі

Після AI detection OpenClaw переходить до вибору провайдера. Саме тут ти визначаєш, через яку AI-платформу працюватиме агент. У моєму випадку я обрав Anthropic.

Після вибору Anthropic з’являється окремий екран зі способом авторизації:

• Anthropic Claude CLI — використати вже авторизований Claude Code на цьому комп’ютері.
• Anthropic API key — пряме підключення через Anthropic API.
• Anthropic setup-token — окремий підтримуваний сценарій авторизації.

Якщо обираєш Anthropic API key

Відкрий Anthropic Console, створи ключ у розділі API Keys і встав його в OpenClaw.

Я зіткнувся саме з цим: ключ був правильний, але через порожній API-баланс OpenClaw позначив профіль як disabled:billing. Тому якщо після запуску бачиш помилку inference, спочатку перевір Billing у Claude Console.

Якщо хочеш використати Claude Pro/Max через Claude CLI

Цей варіант має сенс, якщо Claude Code вже встановлений і авторизований на тому самому комп’ютері. Перед вибором CLI перевір його окремо:

claude auth status --text
claude -p "Reply with OK only"

Важлива саме друга команда. Напис Login method: Claude Pro account ще не гарантує, що Claude Code має право використовувати підписку. Якщо claude -p повертає відповідь — CLI-маршрут працює.

Вибір моделі

Після авторизації OpenClaw запропонує вибрати конкретну модель, яка буде основною для агента. Список залежить від провайдера, твого способу доступу й моделей, доступних акаунту.

На першому запуску не варто довго зависати на цьому виборі: обери доступну модель, заверши налаштування й переконайся, що агент відповідає. Основну модель можна змінити пізніше через Control UI або команду /models.

Завершення онбордингу та перехід у Dashboard

Коли провайдер, авторизація та модель налаштовані, OpenClaw завершує технічну частину онбордингу. Він готує workspace, встановлює або запускає Gateway і перевіряє inference.

У терміналі має з’явитися блок Inference ready, адреса локального Gateway і повідомлення Everything's in place. Після цього OpenClaw сам відкриває Control UI у браузері.

Після підключення браузера відкриється головний екран Dashboard / Control UI.

Перша перевірка: чи відповідає агент

У Control UI перейди у вкладку Home і надішли просте повідомлення, яке не потребує веб-пошуку, Telegram чи додаткових Skills. Наприклад:

Привіт. Відповідай одним реченням і скажи, чи готовий ти до роботи.

Якщо агент відповів — базове налаштування завершене. У тебе вже є робоча модель, Gateway і Control UI. Тепер можна переходити до персоналізації Jarvis і лише потім — до додаткових можливостей.

Що налаштовувати далі

Не потрібно одразу підключати все, що є в OpenClaw. Після першої успішної відповіді я б рухався так:

• Спочатку налаштуй самого агента — ім’я, контекст, стиль відповідей і правила. Нижче покажу це на прикладі Jarvis.
• Потім додай веб-пошук, якщо він потрібен для твоїх завдань. У Control UI це можна зробити через Settings → Ask OpenClaw → Написати configure web search.
• Telegram підключай, якщо хочеш спілкуватися з агентом з телефона. Токен від BotFather ти вже отримав на початку гайду; нижче покажу, як додати його в OpenClaw і підтвердити доступ.
• Skills додавай під конкретне завдання. Не потрібно встановлювати десятки скілів у перший день.
• Hooks і Automations залиш на потім. До них є сенс переходити, коли базовий агент вже працює й ти розумієш, що саме хочеш автоматизувати.

Приклад: як я налаштував свого агента Jarvis

Коли звичайний чат у Control UI вже відповідає, можна одразу налаштувати самого агента. Для цього не потрібно вручну відкривати файли workspace: у звичайному чаті Dashboard можна одним повідомленням пояснити, хто ти, яким має бути агент, як він повинен відповідати та які дії потребують окремого підтвердження.

У новому workspace OpenClaw вже створює базові файли AGENTS.md, SOUL.md, IDENTITY.md, USER.md і одноразовий BOOTSTRAP.md. Під час першої реальної розмови агент використовує їх для початкового налаштування. Після завершення bootstrap файл BOOTSTRAP.md видаляється.

Я не став розтягувати знайомство на десяток коротких повідомлень і одразу дав Jarvis основний контекст:

Мене звати Дмитро. Я працюю в криптоіндустрії та займаюся
контентом, гайдами, статтями й картками товарів для Lwallet.

Тебе звати Jarvis.

Хочу, щоб ти був спокійним, точним і трохи іронічним.
Пиши природно й по суті, без канцеляриту, пафосу та зайвих фраз.
Складні речі пояснюй просто, але не примітивно.

Якщо бачиш слабке формулювання — запропонуй краще.
Якщо чогось не знаєш — скажи про це прямо, а не вигадуй.

Не надсилай листи без мого підтвердження.
Не виконуй дії з грошима без прямої згоди.
Якщо дія може мати серйозні наслідки — спочатку запитай мене.

Такий текст не є обов’язковим шаблоном. Можна написати все своїми словами, скоротити повідомлення або додавати контекст поступово вже під час роботи. Головне на старті — дати агенту ім’я, базову інформацію про себе, бажаний стиль спілкування та кілька чітких обмежень.

OpenClaw зберігає ці налаштування у workspace: IDENTITY.md відповідає за ідентичність агента, SOUL.md — за його характер, тон і межі поведінки, а USER.md — за інформацію про користувача та його сталі вподобання. Завдяки цьому не потрібно щоразу пояснювати своєму агенту усе заново.

Перевір Gateway

Після онбордингу спосіб запуску Gateway залежить від обраного сценарію. Quick start залишає Gateway запущеним у поточному терміналі, а Custom/classic setup може встановити фонову службу ще під час майстра. У Windows така служба працює як Scheduled Task.

Спочатку просто перевір статус:

openclaw gateway status

Якщо Gateway працює, переходь далі. У стандартній локальній конфігурації він доступний лише на твоєму комп’ютері через 127.0.0.1:18789.

Якщо ти використовував Quick start і Gateway досі працює в цьому терміналі, після першої перевірки зупини його через Ctrl+C, а потім встанови фонову службу. Якщо openclaw gateway status уже показує встановлену службу, цей крок не потрібен:

openclaw gateway install

Після цього керувати Gateway можна звичайними командами:

openclaw gateway start
openclaw gateway stop
openclaw gateway restart

Перевірка: doctor і triage

Це обов’язковий крок, який багато хто пропускає. Після завершення налаштування завжди запускай діагностику:

openclaw doctor

Doctor перевіряє конфігурацію, облікові дані, канали та відомі проблеми. Частину міграцій і безпечних виправлень він може застосувати автоматично:

openclaw doctor --fix

У версії 2.0 з’явилася ще одна дуже корисна команда:

openclaw triage

Triage збирає діагностичний опис проблеми в режимі лише для читання і може передати його Claude Code, Codex CLI або вбудованому агенту OpenClaw, якщо вони доступні на комп’ютері. Або просто покаже наступні команди. Це зручніше, ніж вручну збирати фрагменти логів.

Перед передачею діагностики все одно переглянь, що саме потрапило до звіту. Якщо проблема стосується секретів або приватних даних, не покладайся лише на автоматичне очищення.

Після завершення перевірки переглянь фінальний вивід у терміналі й переконайся, що критичних помилок не залишилося.

Також doctor запропонує увімкнути автодоповнення команд:

Enable zsh/shell completion?

Можеш сміливо натискати Yes. Коли набиратимеш openclaw і натиснеш Tab, термінал підказуватиме доступні команди. Дрібниця, але економить час.

Підключення Telegram і підтвердження доступу

Токен Telegram-бота ти вже отримав через @BotFather на початку гайду. Тепер потрібно додати цей токен у OpenClaw.

Відкрий нове вікно PowerShell або терміналу й виконай:

openclaw channels add --channel telegram --token "<bot-token>"

Заміни <bot-token> на токен, який видав BotFather.

Після додавання каналу перезапусти Gateway, щоб він перечитав конфігурацію:

openclaw gateway restart

За бажанням одразу перевір, чи Telegram-канал запустився:

openclaw channels status --probe

Тепер відкрий Telegram через BotFather та перейди до свого бота. За замовчуванням OpenClaw використовує для приватних повідомлень режим pairing: новий користувач отримує код підтвердження, а його повідомлення не передаються агенту, доки доступ не буде схвалений.

Найпростіше підтвердити запит прямо в Control UI:

Settings → Channels → DM access requests → Approve

Там буде видно користувача, який надіслав запит, і його pairing-код.

Якщо зручніше через термінал, спочатку подивись активні запити:

openclaw pairing list telegram

Потім підтвердь потрібний код:

openclaw pairing approve telegram XXXXXXXX

Де XXXXXXXX — 8-символьний код із повідомлення бота.

Після підтвердження знову напиши боту в Telegram. Тепер твої приватні повідомлення будуть передаватися підключеному агенту.

Дай агенту реальну роботу

Не потрібно вигадувати тестові завдання — дай те, що у тебе є прямо зараз. Наприклад:

• «Перепиши цей текст нормально: {вставляєш текст}»
• «Напиши короткий опис для картки товару {назва}»
• «Поясни різницю між {A} і {B} простою мовою»
• «Подивись файл {назва} і зроби короткий виклад»
• «Склади структуру статті на тему {тема}»

З тим самим агентом можна працювати через веб-інтерфейс, термінал і Telegram. Це різні точки входу до одного агента, а довготривала пам’ять може бути спільною між ними, якщо вона налаштована.

Як взаємодіяти з агентом

Коли Gateway запущений як служба, у тебе є кілька способів дістатися до агента:

openclaw

Команда openclaw без аргументів запускає TUI — текстовий чат із агентом у терміналі. Це зручно для швидких завдань, тестів і роботи через SSH.

openclaw dashboard

Відкриє веб-інтерфейс (Control UI) у браузері. Там можна спілкуватися з агентом, керувати скілами та переглядати логи.

openclaw skills list

Покаже список встановлених скілів.

Або просто напиши боту в Telegram — якщо ти підключив канал, агент вже доступний там.

Веб-інтерфейс: Control UI

У версії 2.0 Control UI став основним інтерфейсом для щоденної роботи з агентом.

Тут можна спілкуватися з агентом, бачити файли, запити на підтвердження, поточні завдання, логи й основні налаштування. Частину параметрів, які раніше доводилося змінювати у конфігураційних файлах, тепер можна відредагувати прямо в інтерфейсі.

Як відкрити Control UI

Переконайся, що Gateway запущений (openclaw gateway status), потім виконай:

openclaw dashboard

openclaw dashboard відкриває Control UI через короткоживуче одноразове owner-pairing посилання. Після успішної авторизації цей браузер отримує власний постійний device credential адміністратора, тому надалі йому не потрібен спільний Gateway token.

Якщо хочеш отримати URL без автоматичного відкриття браузера (наприклад, щоб відкрити на іншому пристрої):

openclaw dashboard --no-open

Команда виведе в термінал таке саме тимчасове handoff-посилання без запуску браузера. Скопіюй його й відкрий вручну: воно короткоживуче й розраховане на одноразове використання.

Не передавай таке посилання іншим людям і не публікуй його в чатах чи скріншотах. Для віддаленого доступу краще використовувати SSH-тунель або Tailscale, а Gateway не відкривати в мережу лише заради доступу до Control UI.

Що можна робити через Control UI

• Спілкування з агентом — основний чат; файли й запити на підтвердження поруч
• Налаштування Skills — Settings → Agents → Skills дає змогу керувати allowlist і параметрами вже доступних Skills
• Робота з файлами агента — у Settings → Agents можна відкрити workspace-файли конкретного агента й редагувати їх прямо в браузері
• Перегляд пам’яті — окремий розділ Settings → Memory показує стан пам’яті, пошуку й Dreaming
• Перевірка підключень — видно, які канали активні та як вони налаштовані
• Логи — видно, що відбувалося в системі та які помилки виникали
• Налаштування — модель, канали, інструменти, дозволи та інші параметри OpenClaw
• Usage — статистика сесій і токенів та приблизні витрати. Якщо підключити Anthropic Admin API key, OpenClaw може показувати дані про використання й витрати безпосередньо з Anthropic за останні 30 днів.

Підключення додаткових каналів

Telegram — лише один із варіантів. OpenClaw підтримує й інші канали, зокрема WhatsApp, Discord, Slack, Signal та інші. Конкретний список залежить від установлених плагінів і доступних інтеграцій.

Спосіб налаштування залежить від каналу. Наприклад, WhatsApp прив’язується через QR-код такою командою:

openclaw channels login --channel whatsapp

Для інших каналів відкрий розділ Channels у Control UI або скористайся інструкцією конкретної інтеграції: кроки встановлення плагіна й авторизації можуть відрізнятися.

До одного агента можна підключити кілька каналів. Але кожен із них — це ще одна зовнішня система зі своїми правилами доступу й приватності, тому не додавай канали просто «щоб були».

Подивитися стан усіх каналів:

openclaw channels status

Вибір моделі та контроль витрат

Як змінити модель

Спосіб 1: через месенджер (найпростіший). Напиши своєму боту команду:

/models

Агент покаже список доступних моделей — обери потрібну прямо в чаті.

Спосіб 2: через термінал. У 2.0 для цього є окрема команда, яка зручніша за ручне редагування конфігурації:

openclaw models list
openclaw models set anthropic/claude-sonnet-5
openclaw models status

Подивитися, які моделі доступні саме тобі в конкретного провайдера:

openclaw models list --provider anthropic

Спосіб 3: через Control UI — Settings — розділ Models.

Claude vs GPT vs Gemini: що обрати

Я спробував різні моделі. На початку я б обирав за трьома речами: якістю, швидкістю та витратами.

Claude Sonnet 5 (Anthropic) — мій основний вибір для щоденних завдань. Актуальна API-ціна — $2 за мільйон вхідних і $10 за мільйон вихідних токенів; актуальні тарифи завжди можна звірити на сторінці цін Anthropic.

Claude Opus 5 — варіант для складніших завдань, де якість важливіша за вартість. API-ціна — $5 за мільйон вхідних і $25 за мільйон вихідних токенів. Для повсякденної роботи я б залишив Sonnet, а Opus вмикав за потреби.

Claude Haiku 4.5 — дешевший варіант: $1 за мільйон вхідних і $5 за мільйон вихідних токенів. Підійде для простих фонових або однотипних завдань, якщо ти перевірив, що якості достатньо.

OpenAI — OpenClaw підтримує GPT-5.6 Sol, а з v2026.9.2 також GPT-6 Astra для акаунтів, де ця модель вже доступна. Не орієнтуйся лише на назву моделі в статті: openclaw models list --provider openai покаже, що саме доступно у твоєму акаунті.

Google Gemini — ще один нормальний варіант. Тут я б дивився на конкретну модель, доступні ліміти й те, як вона справляється саме з твоїми завданнями.

Локальні моделі (Ollama, LM Studio) дають змогу не надсилати запити до хмарної LLM. Водночас інші інтеграції можуть і далі працювати через зовнішні сервіси. На складних завданнях з активним використанням інструментів якість локальної моделі краще перевірити окремо.

Чому агент витрачає більше токенів, ніж звичайний чат

У звичайному чаті один запит часто закінчується однією відповіддю. Агентське завдання може потребувати кількох звернень до моделі: прочитати файл, виконати команду, перевірити результат, виправити помилку й спробувати ще раз. Тому одна команда користувача не означає один API-виклик.

До цього додається контекст сесії, bootstrap-файли та результати інструментів. Чим довша й складніша сесія, тим дорожчим може ставати кожен наступний крок.

Практична порада: не тримай одну сесію вічно. Коли тема закінчилася, починай нову. Так легше контролювати і контекст, і витрати.

Ось мій приклад із першого налаштування. Я використовував Claude Opus, пройшов BOOTSTRAP, написав кілька повідомлень у Telegram і поганяв тестові завдання. Всього — 38 повідомлень, а сторінка Usage за вечір показала $8.45 витрат. Це конкретний випадок із моєї практики. В інших конфігураціях сума може сильно відрізнятися залежно від моделі, довжини контексту та кількості викликів інструментів.

На початку я б усе одно обрав Sonnet, а Opus вмикав лише для завдань, де вища якість виправдовує додаткові витрати. За Usage я б стежив із першого дня, щоб бачити реальні витрати, а не вгадувати місячний рахунок наперед.

Налаштування особистості агента

Основний характер Jarvis ти вже задав прямо в чаті. Далі покажу, де OpenClaw зберігає ці налаштування і як їх змінювати пізніше через Control UI.

Як працюють файли агента

Кожен агент має власний workspace з файлами, які OpenClaw використовує як постійний контекст. На початку нової сесії потрібні файли додаються до контексту агента, тому ім’я, стиль і базові правила не доводиться пояснювати заново.

• SOUL.md — характер, тон спілкування та межі поведінки агента.
• IDENTITY.md — ім’я, образ, emoji та інші елементи ідентичності.
• USER.md — інформація про користувача: як до тебе звертатися, робочий контекст і сталі побажання.
• AGENTS.md — робочі інструкції: правила, пріоритети, процедури та те, як агент має використовувати пам’ять.
• BOOTSTRAP.md — одноразовий сценарій першого знайомства. Після завершення bootstrap він видаляється.
• MEMORY.md — опціональний файл довготривалої пам’яті. Він з’являється лише тоді, коли така пам’ять вже створена або записана.

За замовчуванням основний workspace розташований у ~/.openclaw/workspace. Якщо Control UI підключений до віддаленого Gateway, ці файли фізично знаходяться на машині Gateway, а не на комп’ютері, де ти відкрив браузер.

Не перевантажуй bootstrap-файли

Стандартні файли вже створюються OpenClaw, тому вигадувати складну структуру з нуля не потрібно. Почни з короткого SOUL.md, нормального USER.md і зрозумілих правил у AGENTS.md, а потім доповнюй їх у міру реальної роботи.

За замовчуванням OpenClaw обмежує обсяг bootstrap-контексту: до 20 000 символів на один файл і до 60 000 символів сумарно. Для USER.md діє окремий менший бюджет. Якщо файл завеликий, його вміст може бути обрізаний під час додавання до контексту.

Хороший практичний прийом — через кілька днів роботи попросити агента переглянути власний SOUL.md і запропонувати лише ті зміни, які справді випливають із твоїх взаємодій.

Якщо довгі сесії починають витрачати забагато контексту, є опціональний режим, який не додає bootstrap-файли повторно на кожному безпечному ході продовження:

openclaw config set agents.defaults.contextInjection continuation-skip

Це не обов’язкове налаштування. За замовчуванням OpenClaw використовує режим always, тому спочатку я б нічого тут не змінював.

Де знайти файли в Dashboard

Відкрий Control UI → Settings → Agents, вибери потрібного агента й перейди у вкладку Files. Тут можна переглядати та редагувати його workspace-файли прямо в браузері.

Ім’я, emoji та аватар зручніше змінювати у вкладці Overview → Identity. Ці значення також синхронізуються з IDENTITY.md, а налаштування з UI мають пріоритет над ручною зміною тих самих полів у файлі.

Якщо не хочеш редагувати Markdown вручну, просто попроси агента в чаті змінити конкретне правило або уточнити інформацію про тебе, а потім перевір результат у Files.

Система пам’яті: як агент запам’ятовує

OpenClaw може зберігати важливий контекст між розмовами, щоб агент не починав кожну нову сесію з нуля. Для цього використовуються Markdown-файли пам’яті, пошуковий індекс і окремий механізм Dreaming.

У Control UI відкрий Settings → Memory. Тут можна перевірити стан пам’яті, пошуку та Dreaming.

Довготривала пам’ять

MEMORY.md — це компактна довготривала пам’ять: сталі факти, рішення й важливий контекст, який варто зберегти між сесіями. Детальніші робочі нотатки можуть зберігатися у файлах memory/YYYY-MM-DD.md.

OpenClaw не обов’язково створює новий файл після кожної розмови. Якщо хочеш, щоб агент точно щось запам’ятав, найпростіше прямо попросити його про це — наприклад: «Запам’ятай, що для робочих текстів я хочу короткі й природні формулювання».

Dreaming

Dreaming — це фонова система консолідації пам’яті, яка в актуальній версії OpenClaw увімкнена за замовчуванням. Вона аналізує накопичені короткострокові сигнали й переносить у MEMORY.md лише те, що система вважає достатньо важливим для довготривалої пам’яті.

Для перевірки цього процесу є Dream Diary. Зрозумілий журнал Dreaming зберігається у DREAMS.md: там можна побачити, що система опрацьовувала й які зміни відбувалися. Сам Dream Diary не використовується як джерело довготривалої пам’яті — фінальні записи потрапляють у MEMORY.md.

Пошук у пам’яті

Memory search може поєднувати пошук за точними словами з embeddings, які знаходять схожий зміст навіть за іншого формулювання. За замовчуванням OpenClaw використовує для embeddings OpenAI.

Швидко перевірити стан пам’яті та embeddings:

openclaw memory status --deep

Якщо semantic search поки не потрібен, можна залишити лише пошук за ключовими словами:

openclaw config set memory.search.provider none

Резервні копії

Перед великими оновленнями або змінами конфігурації зроби резервну копію OpenClaw:

openclaw backup create --verify

Команда створить перевірений архів із конфігурацією, станом OpenClaw, даними агентів, сесіями та workspace. За замовчуванням backup зберігається як файл .tar.gz.

Перевірити вже створений архів можна окремо:

openclaw backup verify ./<backup>.tar.gz

Скіли: як додати агенту нові можливості

Skills, Plugins і ClawHub — у чому різниця

Skill — це набір інструкцій для агента, побудований навколо файлу SKILL.md. Він пояснює, коли й як виконувати певний тип роботи: наприклад, як перевіряти pull request, готувати звіт або проходити конкретний робочий процес. Сам по собі скіл не обов’язково додає новий інструмент — часто він просто вчить агента правильно користуватися вже доступними інструментами.

Plugin — це програмне розширення OpenClaw. Плагін може додати нові tools, channels, model providers, hooks, web search, speech та інші runtime-можливості.

ClawHub — публічний реєстр для скілів і плагінів. Саме там найзручніше шукати готові варіанти, дивитися автора, версії, changelog, вихідний код і результати security scan перед встановленням.

Як знайти і встановити скіл

Для звичайного користувача я б починав із ClawHub. Відкрий сайт, знайди потрібний скіл, переглянь його опис і security scan, а потім встанови через нативну команду OpenClaw. Окремий clawhub CLI для цього не потрібен — він більше потрібен авторам для входу, публікації та керування власними пакетами.

Шукати можна і прямо з терміналу:

openclaw skills search "calendar"

Коли обрав конкретний скіл, перевір його trust envelope й встанови:

openclaw skills verify @owner/<slug>
openclaw skills install @owner/<slug>

Після встановлення перевір, що OpenClaw його бачить і що всі залежності готові:

openclaw skills list
openclaw skills check

За замовчуванням такий скіл встановлюється у skills/ активного workspace і належить цьому агенту. Якщо скіл має бути доступний усім локальним агентам, використовуй --global — тоді він потрапить у спільний каталог ~/.openclaw/skills.

openclaw skills install @owner/<slug> --global

Оновити всі ClawHub-скіли:

openclaw skills update --all

Що означає вкладка Skills у Dashboard

В актуальному Control UI шлях виглядає так: Settings → Agents. На сторінці Agent Defaults є вкладки Agents, Skills, Tools і Session. Важливий момент: вкладка Skills тут — це налаштування скілів, а не маркетплейс і не кнопка встановлення з ClawHub.

• Agents → Skills у блоці Agent Defaults задає базовий allowlist скілів, який успадковують агенти. Якщо список не заданий, це означає «без окремого обмеження», а не «скіли відсутні».
• Skills → Allow Bundled обмежує лише вбудовані скіли OpenClaw. Managed і workspace skills цей список не вимикає.
• Skills → Entries потрібен для конфігурації конкретних скілів: Enabled, Api Key, Env і власних параметрів Config.
• Tools — окрема вкладка. Вона керує доступними tools, allowlist/denylist і політикою виконання команд; до встановлення скілів вона не належить.

Тому в гайді я не використовую Dashboard як основний спосіб встановлення скілу: для пошуку й інсталяції простіше й надійніше ClawHub + openclaw skills, а вкладку Settings → Agents → Skills залишаємо для подальшої конфігурації.

Плагіни

Плагін потрібен тоді, коли OpenClaw бракує самої можливості, а не лише інструкції, як нею користуватися. Наприклад, плагіни можуть додавати нові tools, channels, model providers, web search або інші runtime-функції.

Шукати плагіни також можна через ClawHub. Якщо знайшов потрібний:

openclaw plugins install clawhub:<package>

На першому запуску окремо встановлювати плагіни не потрібно. Повернися до них лише тоді, коли зрозумієш, якої конкретної можливості бракує агенту.

Skill Workshop

Skill Workshop потрібен не для встановлення готових скілів, а для створення власних на основі твоєї роботи. Наприклад, якщо ти з агентом кілька разів пройшли один і той самий процес, його можна перетворити на повторюваний скіл.

Найпростіший варіант — прямо попросити агента створити скіл із вже відпрацьованого процесу. Для поточної розмови також можна використати:

/learn

/learn аналізує поточну розмову або вказані матеріали й готує скіл через Workshop. Зміни не застосовуються автоматично: результат можна переглянути перед використанням.

Які шукати скіли

Не встановлюй десятки скілів «про запас». Краще починати з конкретного завдання й шукати потрібний варіант на ClawHub:

• GitHub, code review і робота з репозиторіями;
• email та календарі;
• обробка й узагальнення документів;
• робота з секретами та password managers;
• власні робочі чеклісти й повторювані процеси.

Веб-пошук і браузер

Для звичайного пошуку в інтернеті окремий скіл вже не потрібен. У Control UI відкрий Settings → Ask OpenClaw і напиши:

configure web search

OpenClaw покаже доступні пошукові сервіси й одразу підкаже, яким із них потрібен API-ключ. Те саме налаштування можна відкрити через термінал:

openclaw configure --section web

Чому я обрав DuckDuckGo

Коли я налаштовував першу версію OpenClaw, мені якраз знадобився web search, але не хотілося платити за Brave API або заводити ще один ключ лише заради пошуку. Тоді я зайшов на ClawHub, знайшов варіант для DuckDuckGo, додав його до своїх скілів — і веб-пошук запрацював без окремого API-ключа.

Зараз усе набагато простіше. DuckDuckGo Search вже є серед провайдерів у майстрі configure web search. Обираєш його зі списку — акаунт і API-ключ не потрібні. Якщо для вибраного провайдера потрібен додатковий plugin, локальний setup flow встановить його під час налаштування.

web_search шукає інформацію через обраний search provider, а web_fetch читає конкретну сторінку за URL. Для більшості дослідницьких завдань цього достатньо.

Коли потрібен Browser

Browser потрібен вже для взаємодії із сайтом: коли сторінка залежить від JavaScript, треба натиснути кнопку, заповнити форму або працювати з авторизованою сесією.

OpenClaw має окремий керований браузерний профіль openclaw, ізольований від твого звичайного Chrome. Перевірити його стан і за потреби запустити можна так:

openclaw browser status
openclaw browser start

Для початку я б налаштував тільки web_search. До Browser є сенс повертатися вже тоді, коли агенту справді потрібно взаємодіяти зі сторінками, а не просто знаходити й читати інформацію.

Безпека: що обов’язково налаштувати

Це один із найважливіших розділів гайду. OpenClaw може мати доступ до командної оболонки (shell), файлів, браузера, месенджерів і зовнішніх сервісів, тому до безпеки тут треба ставитися серйозно.

Безпечніші налаштування у версії 2.0

У 2.0 параметри безпеки за замовчуванням суттєво переглянули, і для звичайного локального встановлення вони стали консервативнішими.

Зараз за замовчуванням:

• Gateway доступний лише з цього самого комп’ютера. OpenClaw використовує локальну адресу 127.0.0.1 (loopback / localhost), тому інші пристрої в мережі не можуть підключитися до нього безпосередньо.
• Доступ до Gateway захищений автентифікацією. Без неї OpenClaw не приймає з’єднання.
• Під час першого налаштування OpenClaw сам створює токен доступу, навіть якщо Gateway працює тільки локально.
• Якщо незнайомий користувач пише боту в підтримуваному месенджері, OpenClaw зазвичай просить підтвердити доступ через pairing-код. До підтвердження його повідомлення не передається агенту для виконання.
• Групові чати теж обмежені: зазвичай потрібно явно дозволити групу, а для звернення до агента — згадати бота.

Для особистого встановлення це вже значно безпечніше, ніж у ранніх версіях OpenClaw. Але ці налаштування не захистять, якщо без потреби відкрити Gateway у мережу або встановити неперевірений код.

tools: {
  sessions: { visibility: "agent" },
  agentToAgent: { enabled: false }
}

Окремо перевір мережеві налаштування, якщо запускаєш OpenClaw у Docker або іншому контейнері. Там bind може відрізнятися від звичайного локального встановлення, тому відкритий порт треба обмежити фаєрволом і не виставляти в публічний інтернет.

Швидка перевірка налаштувань безпеки

Замість ручної перевірки десятків параметрів почни з:

openclaw security audit

Ця команда перевіряє:

• Вхідний доступ — правила для приватних повідомлень і груп: чи можуть незнайомці звертатися до бота?
• Дозволи інструментів — чи може prompt injection призвести до виконання команд у shell або дій з файлами?
• Доступ до Gateway з мережі — bind, автентифікація, слабкі токени
• Віддалене керування браузером — вузли та relay-порти
• Права доступу до файлів — права, символічні посилання, шляхи в синхронізованих папках
• Плагіни — чи завантажуються без явного списку дозволених
• Вибір моделі — попереджає про застарілі моделі

Корисні прапорці:

openclaw security audit --deep  # live-перевірка Gateway + глибші перевірки скілів і плагінів
openclaw security audit --fix   # застосувати безпечні виправлення
openclaw security audit --json  # вивід у JSON

--fix навмисно робить тільки безпечні локальні виправлення на кшталт звуження відкритих групових політик і прав доступу до файлів. Він не замінює токени чи ключі, не вимикає небезпечні інструменти й не вирішує за тебе, чи можна відкривати Gateway у мережу.

Я запускав би security audit після суттєвих змін конфігурації, встановлення нових плагінів і перед будь-яким віддаленим доступом.

Якщо все ж треба відкрити доступ ззовні

Перевір поточне значення bind:

openclaw config get gateway.bind

Значення:

• loopback (за замовчуванням) — підключатися можуть тільки локальні клієнти
• lan, tailnet або custom із non-loopback адресою — відкривають Gateway для ширшого кола клієнтів і збільшують поверхню атаки

Правила, які варто просто запам’ятати:

• Не відкривай Gateway у LAN або публічну мережу без автентифікації й чіткої причини.
• Для віддаленого доступу краще залишити Gateway на loopback і використовувати Tailscale Serve або SSH-тунель.
• Якщо LAN-доступ усе ж потрібен, дозволь його лише з потрібних IP-адрес за допомогою фаєрвола.

Згенерувати токен, якщо його чомусь немає:

openclaw doctor --generate-gateway-token

Загрози у скілах на ClawHub

ClawHub — відкритий реєстр, тому сторонній скіл або плагін не варто встановлювати лише тому, що він є в каталозі. На сторінці пакета перевір автора, source, версію, потрібні credentials і permissions, а також Security Audit.

ClawHub показує результати автоматичних перевірок і може блокувати проблемні релізи, але навіть статус Pass не є абсолютною гарантією безпеки. Встановлюй лише те, призначення й запитувані права чого ти розумієш.

Що робити для захисту

• Не встановлюй скіли та плагіни сліпо. Особливо уважно стався до плагінів: вони працюють усередині процесу Gateway, тому фактично отримують довірений доступ.
• Для додаткового контролю в OpenClaw є security.installPolicy: локальна політика може повертати allow, warn або block ще до встановлення чи оновлення скілу або плагіна.
• Регулярно запускай openclaw security audit.
• Для ризикованих інструментів використовуй ізольоване середовище (sandbox). Docker/Podman можуть зменшити наслідки помилки, якщо ти сам не передав контейнеру зайві каталоги, сокети й права.
• Не запускай OpenClaw від root без реальної потреби. Окремий користувач і мінімальні права зменшують наслідки помилки.
• Не зберігай ключі у випадкових файлах workspace. Використовуй вбудовані механізми для секретів або змінні середовища там, де це підтримується.
• Встановлюй оновлення й після них запускай openclaw doctor та openclaw security audit.
• Обмежуй повноваження агента не лише правилами в SOUL.md, а й реальними технічними обмеженнями. Фраза «не надсилай без підтвердження» корисна, але сама по собі нічого не забороняє на рівні системи.
• Якщо агент має доступ до shell, браузера або важливих файлів, перед переходом на слабшу модель перевір її на своїх завданнях. Слабша модель може гірше помічати небезпечні інструкції та власні помилки.

Про prompt injection

Prompt injection — одна з головних практичних загроз для агентів, які мають доступ до інструментів.

Суть проста: текст із зовнішнього джерела може намагатися підштовхнути модель до дії, якої ти не просив. Такі інструкції можуть бути в чаті, на веб-сторінці, у листі, документі, вкладенні чи логу.

Тому навіть закритий Telegram-бот не вирішує проблему повністю. Якщо агент читає зовнішні матеріали, їх теж треба вважати потенційно небезпечними.

Що допомагає:

• Тримай правила для приватних повідомлень (DM) закритими: використовуй pairing або списки дозволених.
• Стався до посилань, вкладень і вставлених інструкцій як до неперевірених даних.
• Не давай exec, browser та інші ризиковані інструменти агенту, якому вони не потрібні.
• Для читання неперевірених матеріалів корисно мати окремого агента з меншими повноваженнями.
• Зберігай секрети там, куди агент не має файлового доступу, якщо вони не потрібні йому для роботи.

Інцидент: що робити, якщо щось пішло не так

• Зупини Gateway: openclaw gateway stop
• Закрий зовнішній доступ: поверни gateway.bind до loopback і вимкни непотрібні тунелі.
• Тимчасово вимкни або обмеж канали, через які міг надійти небезпечний вміст.
• Заміни токени й API-ключі, які могли потрапити у публічний доступ.
• Перевір логи: openclaw logs
• Після змін запусти openclaw security audit –deep ще раз.

Автоматизації: Heartbeat, Automations і Hooks

Ці три механізми мають різне призначення: Heartbeat виконує періодичні перевірки, Automations запускають завдання за розкладом, а Hooks реагують на події.

Heartbeat: періодичні фонові перевірки

Heartbeat — це системна автоматизація, яка періодично запускає агента в основній сесії, щоб перевірити короткий список речей і повідомити лише про те, що справді потребує уваги.

За замовчуванням Heartbeat запускається раз на 30 хвилин. Для Anthropic OAuth/token auth, зокрема Claude CLI, OpenClaw може використовувати 1 годину, якщо ти не задав власний інтервал. Частоту все одно краще підбирати під конкретне завдання та бюджет.

Наприклад, перевіряти раз на годину:

openclaw config set agents.defaults.heartbeat.every 60m

А якщо Heartbeat не потрібен — його можна вимкнути:

openclaw config set agents.defaults.heartbeat.every 0m

Куди подівся HEARTBEAT.md

Якщо ти читав старі гайди, тут є одна принципова зміна.

У першій версії список фонових перевірок лежав у HEARTBEAT.md. У 2.0 цей файл вивели з обігу: OpenClaw його більше не читає, а інструкції тепер зберігаються у scratch системної автоматизації Heartbeat.

Якщо ти оновлюєшся зі старої версії, просто виконай:

openclaw doctor --fix

Doctor створить або оновить системний monitor для Heartbeat, перенесе інструкції з HEARTBEAT.md у scratch, перетворить коректні записи зі старого блоку tasks: на звичайні Automations, заархівує оригінальний файл і прибере його з workspace.

Знайди системний Heartbeat у списку автоматизацій:

openclaw automations list --all

У списку він виглядає як Heartbeat (agent-id). Його scratch можна переглядати або змінювати такими командами:

openclaw automations scratch <jobId>
openclaw automations scratch <jobId> --set "..."
openclaw automations scratch <jobId> --file notes.md
openclaw automations scratch <jobId> --unset

Приклад мого scratch:

# Heartbeat checklist
- Швидко перевір: чи є щось термінове в пошті?
- Подивись події в календарі на найближчі 2 години
- Якщо завдання заблоковане — запиши, чого саме бракує

# Коли не треба писати мені самому
- Не пиши про речі, які не змінилися
- Не нагадуй про те, що я попросив відкласти
- Не перевіряй робочі справи у вихідні
- Максимум 3 повідомлення без мого запиту на день

Агент також може оновити власний scratch під час Heartbeat або за твоєю командою.

Якщо scratch існує, але фактично порожній — у ньому лише заголовки, коментарі чи порожні чекбокси — OpenClaw пропустить такий запуск, щоб не витрачати API-виклик. Якщо scratch немає взагалі, Heartbeat усе одно може працювати за вбудованою інструкцією.

Automations: завдання за розкладом

Heartbeat потрібен для періодичних перевірок. Automation запускає конкретне завдання в заданий час або за розкладом.

Приклад: щоранковий брифінг о 7:00 за київським часом. Заміни <chat-id> на потрібний Telegram chat ID:

openclaw automations create "0 7 * * *" "Згенеруй брифінг: погода, календар, важливі листи." --name "Morning briefing" --tz "Europe/Kyiv" --session isolated --announce --channel telegram --to "<chat-id>"

Подивитися список і стан:

openclaw automations list
openclaw automations status

Керування конкретним завданням:

openclaw automations get <jobId>
openclaw automations edit <jobId> --message "Оновлений промпт"
openclaw automations enable <jobId>
openclaw automations disable <jobId>
openclaw automations run <jobId>
openclaw automations runs <jobId> --limit 50
openclaw automations remove <jobId>

Автоматизації також можна створювати й редагувати через Control UI — там видно розклад, стан та історію запусків.

Для повторюваних розкладів на початку кожної години, наприклад 0 * * * *, OpenClaw може автоматично зсунути запуск максимум на п’ять хвилин, щоб зменшити пікове навантаження. Якщо потрібен точний час, додай --exact.

Ідеї для автоматизацій:

• Щотижневий звіт щопонеділка о 9:00
• Моніторинг цін на товари двічі на день
• Автоматична резервна копія workspace щодня о 3:00 ночі
• Дайджест Reddit або Hacker News щовечора

Hooks: реакція на події

Hooks спрацьовують після конкретних подій. Heartbeat працює періодично, а Automations запускають завдання за розкладом.

Наприклад:

• Скидання або автоматичне очищення сесії (reset) → зберегти останній фрагмент розмови через session-memory.
• Запуск Gateway → виконати інструкції з BOOT.md через boot-md.
• Команда на кшталт /new або /reset → записати подію через command-logger.

Не всі вбудовані хуки потрібні кожному. Подивись список, розберися, що робить кожен, і вмикай лише потрібні.

Подивитися, що увімкнено:

openclaw hooks list
openclaw hooks info <hook>
openclaw hooks check

Увімкнути або вимкнути:

openclaw hooks enable session-memory
openclaw hooks disable command-logger

Для хуків я б орієнтувався на CLI: так одразу видно, який саме hook ти перевіряєш, вмикаєш або вимикаєш.

Корисні вбудовані хуки:

session-memory — після /new, /reset або auto-reset зберігає недавній фрагмент розмови у файлі пам’яті workspace.

command-logger — записує події команд у JSONL. Він фіксує події керування, але не замінює повний журнал shell-команд агента.

boot-md — під час запуску Gateway виконує інструкції з BOOT.md. BOOTSTRAP.md для цього хука не використовується.

За замовчуванням session-memory зберігає недавній фрагмент розмови у файл на кшталт memory/YYYY-MM-DD-HHMM.md. Якщо окремо ввімкнути llmSlug, назва може містити короткий опис теми. Файл лежить у workspace, а семантичний пошук потім допомагає знайти потрібне за змістом.

Три механізми разом

Heartbeat — періодична перевірка через системний monitor. Підходить для запитання «чи з’явилося щось важливе?».

Automations — окремі завдання за розкладом із власним станом та історією запусків.

Hooks — реакції на події: скидання сесії, запуск Gateway, команди та інші події, які підтримує конкретний hook.

Так періодичні перевірки, завдання за розкладом і реакції на події можна налаштовувати окремо, а не складати все в один великий промпт.

Витрати залежать від моделі, частоти запусків і контексту. Замість універсальних оцінок на кшталт «$0.01 за запуск» дивись реальні витрати в Usage і не запускай фонові перевірки частіше, ніж потрібно.

Практичний кейс від мене

Теорія важлива, але тут краще покажу все на своєму звичайному кейсі. Він добре пояснює, навіщо агент може знадобитися і в роботі, і для хобі.

Я граю в Path of Exile — це складна ARPG з глибокою системою білдів, де кожен апгрейд потрібно прораховувати. Нова ліга — новий білд. Я граю в певному білді (Exsanguinate/Reap Trickster) і хотів зрозуміти, що конкретно покращити, щоб наблизитися до топових гравців.

Я надіслав Jarvis посилання на свій профіль на poe.ninja і попросив: «Що мені змінити в білді, щоб зробити приріст DPS і виживаності?»

Перша спроба була не дуже вдала. Агент спробував відкрити poe.ninja безпосередньо, але сайт рендериться через JavaScript — звичайний web_fetch не зміг витягнути дані. Jarvis одразу повідомив про це і не став вигадувати — чесно написав, що без браузера або API не може порівняти мій профіль з топами. Але навіть без доступу до сайту він дав список загальних рекомендацій для мого білду — скейлінг рівня гемів, кластерні камені, налаштування аур, spell suppression. Непогано, але це були саме загальні поради — те, що можна знайти в будь-якому гайді.

І тут я вирішив перевірити по-іншому. На той момент я ще не знав про вбудований браузер агента, який вміє читати сайти на JavaScript. Я надіслав йому код з Path of Building — це довжелезний зашифрований рядок, у якому закодовано абсолютно все: дерево пасивок, екіпірування, геми, ауральні налаштування. По суті — повний зліпок персонажа.

Jarvis декодував PoB-код, розібрав білд і підготував детальний аналіз із конкретними цифрами:

Що він знайшов

По DPS — Combined DPS ~5.4M, крит 100% з мультиплікатором 4.98x. Тут усе непогано.

По виживаності — і ось тут почалося цікаве:

• Cold Resist 62%, Lightning 60% — не закриті до капу. Це серйозна діра.
• Chaos Resist -45% — будь-який хаос-дамаг складає персонажа.
• Life всього 3 043 — критично мало для 94 рівня.
• Мана в мінусі (-129) — частина аур фізично не працює.

Конкретні проблеми, які я б сам не помітив

Watcher’s Eye з модом на Pride — але я не використовую Pride. Мертвий мод, який займає слот у найдорожчому камені білду.

Enlighten 2 рівня — занадто слабкий, щоб вмістити всі ауральні резервації. Потрібен мінімум 3, в ідеалі 4.

Kikazaru (кільце) — дає curse reduction, але це слабке кільце. Якщо проблема з прокляттями некритична — краще rare ring з резистами, life і crit multi.

Hrimsorrow (рукавички) — зручні для конверсії фізичного дамагу, але нуль life і нуль offensive статів.

Коли я пояснив, що без однієї аури резисти в нормі (вони просто не влізають по мані), Jarvis одразу зрозумів логіку: «Значить план такий — спочатку Enlighten 4, потім добиваєш резисти під нову конфігурацію аур». Тобто він зрозумів пріоритети подальших покращень.

Окремо я запитав про фарм-стратегії ліги. Jarvis не став робити вигляд, що знає актуальні ціни (без веб-пошуку він не міг перевірити), але дав тверезу оцінку: «Інфлюенсери показують найкращі прогони, а не середні. Якщо ти спробував одну стратегію і не побачив результату — значить поріг входу реально високий. Для твого поточного гіру це пастка. Найкраща страта — та, яку ти робиш швидко і без смертей. Швидкість > теоретичний лут».

Це рівень поради, яку зазвичай отримуєш від досвідченого гравця після тривалого обговорення на Reddit або Discord. А тут кілька повідомлень у Telegram, відповідь за хвилину, з конкретними цифрами з мого ж білду.

Чому цей кейс важливий?

Після цього я зрозумів, що Jarvis корисніший, коли працює з моїми даними. На загальний запит він дав загальні поради. Після PoB-коду вже аналізував саме мого персонажа, знайшов проблеми й допоміг розставити пріоритети. Заради таких завдань я й витрачав час на налаштування OpenClaw.

Перший тиждень роботи з OpenClaw

Це те, що я зрозумів за свій перший тиждень з OpenClaw і що хотів би знати з першого дня.

День 1–2: просто спілкуйся, звикни

Не намагайся автоматизувати все одразу. Перші дні просто спілкуйся з агентом і давай йому звичайні робочі завдання: підсумувати матеріал, проаналізувати файл, підготувати чернетку, знайти інформацію. За кілька днів буде видно, які завдання він справді полегшує і де лише додає зайві кроки.

Одразу зроби дві речі: встанови Gateway як службу (openclaw gateway install) і запусти openclaw security audit. Тоді Gateway не зупиниться через закритий термінал, а перевірка покаже проблеми в основних налаштуваннях безпеки.

День 3–4: підключи інструменти

Коли вже розумієш, як агент поводиться на твоїх завданнях, підключай інструменти по черзі. Web Search, Calendar, Gmail — не все в один вечір. Так легше знайти причину, якщо щось перестане працювати.

Для початку веб-пошуку достатньо web_search. Браузер вмикай, коли потрібні JavaScript, вхід в акаунт або дії на сайті, і краще використовуй для нього окремий профіль.

Перевір openclaw hooks list і залиш тільки ті хуки, призначення яких тобі зрозуміле.

День 5–7: створи першу автоматизацію

Для першої автоматизації я б узяв щось просте й легко перевірюване — наприклад, ранковий брифінг. Коли він стабільно працює кілька днів, можна переходити до складніших завдань.

Heartbeat теж не варто одразу ускладнювати. Спочатку вибери частоту під конкретне завдання, зроби короткий scratch і подивись на Usage. Потім буде видно, чи потрібна інша модель або окрема автоматизація.

Налагодь один процес до кінця

Обери один процес і налагодь його так, щоб він стабільно працював і ти знав, що робити у разі помилки. Один надійний процес корисніший за десять напівготових.

Стався до OpenClaw як до нового працівника з великими повноваженнями: спочатку дай мінімальний доступ, а розширюй його вже після того, як побачиш, як агент поводиться на реальних завданнях.

Висновок

Після всіх тестів я сприймаю OpenClaw як інструмент, який дає моделі доступ до файлів, команд і пам’яті. Для мене він став по-справжньому корисним, коли Jarvis почав працювати з моїм PoB, файлами та іншими конкретними даними.

У 2.0 перший запуск став простішим: онбординг сам перевіряє доступні способи підключення до AI, Control UI став зручнішим для щоденної роботи, а Gateway можна встановити як службу. Безпечнішими стали й стандартні налаштування. OpenClaw розвивається дуже швидко, тому команди зі старих гайдів я б завжди звіряв з актуальною документацією.

Я б одразу визначив, до чого агент має доступ. Скіли й плагіни варто перевіряти перед встановленням, браузеру — давати лише потрібні права, Gateway — не відкривати в мережу без потреби. Якщо агент має доступ до браузера, файлів і командної оболонки, я хочу точно розуміти, що він може зробити без мого підтвердження.

Починав би я так само, як і цього разу: встановив OpenClaw, пройшов BOOTSTRAP і дав Jarvis одне завдання зі своєї роботи. Якщо від нього є користь, далі можна додати один інструмент, одну автоматизацію й поступово розширювати можливості. За кілька днів стає зрозуміло, чи є для такого агента місце у твоїй щоденній роботі.

Якщо залишилися питання — пиши в коментарях. Гайд оновлюватиму, коли зміни OpenClaw справді впливатимуть на встановлення, налаштування або роботу агента.