- Разработчик Хьюго Дутка воспроизвел ядро сложного ИИ-агента OpenClaw в 400 строк TypeScript.
- Агент PicoBot работает без фреймворков и использует три внешние библиотеки: Anthropic SDK, Slack SDK и YAML-парсер.
- Все ключевые аспекты личности и памяти агента представлены в виде markdown-файлов, загружаемых в системный промпт.
Разработчик из компании Coder, Хьюго Дутка, продемонстрировал, что мощное ядро ИИ-агента OpenClaw с кодовой базой около 500 тысяч строк TypeScript можно свести к компактному решению из 400 строк. Этот минималистичный агент, получивший имя PicoBot, написан на чистом TypeScript и опирается всего на три зависимости: Anthropic SDK для взаимодействия с языковой моделью, Slack SDK для коммуникации и библиотеку для парсинга YAML.
PicoBot способен отвечать на сообщения в Slack, выполнять команды bash, иметь доступ к интернету, читать и записывать файлы, а также вести долгосрочную память между сессиями. Главная особенность – его «личность», представленная набором markdown-файлов, формирующих системный промпт. Например, файл SOUL.md описывает характер агента, USER.md содержит данные о пользователе, а MEMORY.md отвечает за долговременные воспоминания. При первом запуске агент знакомится с пользователем через BOOTSTRAP.md, после чего сам формирует файлы личности и удаляет этот файл знакомства, словно «удаляет свидетельство о рождении».
Механизм памяти реализован через ежедневные заметки в формате memory/YYYY-MM-DD.md. Из важных событий агент переносит информацию в основной файл памяти MEMORY.md, а устаревшие данные забывает. Для обеспечения проактивного поведения применяется система Heartbeats: каждые 30 минут агент получает «пульс», который заставляет его проверять необходимость выполнения задач без прямого запроса пользователя.
Скиллы агента описываются в YAML-фронтматтере, формате, используемом также в Claude Code и Cursor, что позволяет легко расширять функциональность. Несмотря на отсутствие в версии из 400 строк множества возможностей — веб-интерфейса, интеграций с другими мессенджерами (Telegram, WhatsApp, Discord, iMessage), поддержки голоса и субагентов — эта работа наглядно иллюстрирует ключевую мысль: способность ИИ-агента определяется прежде всего языковой моделью и промптами, а не обширной кодовой базой или технологическим окружением.
Таким образом, проект Хьюго Дутки выступает важным экспериментом, демонстрирующим эффективность минималистичного подхода к созданию ИИ-агентов и подчеркивающим роль промптинга в их индивидуализации и памяти.
