HELL PARTNERS

MoltBot – багатоцільовий ШІ-агент, який зібрав понад 340К зірок на GitHub. Проєкт повністю open-source і розповсюджується під ліцензією MIT. Він має 23 799+ покращень коду й більш ніж 600 долучених розробників.

Просто хайп чи справжній прорив? Розбиралася, вивчала особливості та шукала підводні камені команда One Partners.

n8n, ICON … : якими наразі є ШІ-агенти?

Переважна більшість ШІ-агентів, які виконують за баєрів рутинні завдання, – це платформи, що працюють за принципом тригер → дія. Так, n8n добре впорається з інтеграціями, API, тоді як ICON генерує величезну кількість текстів, відповідей, візуалу.

Якщо порівняти їх із MoltBot, то останній на перший погляд здається міксом Claude AI, базової автоматизації (типу cron — планувальника завдань у Unix/Linux, що запускає скрипти за розкладом) і зручного UI. Порівняно з іншими тулами, MoltBot збалансованіший: він користується найкращим із того, що пропонує ринок, закриваючи повний спектр потреб баєра.

Секрет популярності: чому MoltBot особливий?

MoltBot (він же OpenClaw або ClawdBot у минулому) працює безпосередньо на твоєму пристрої, а не в браузері, й інтегрується з безліччю платформ, LLM зокрема.

На відміну від решти подібних сервісів, зберігає контекст і преференції юзера як локальні Markdown-файли, навчаючись щосесії. З MoltBot ти просто пишеш ТЗ агенту в ТГ (чи іншому зручному для тебе месенджері, хоч у Discord) та чекаєш на результат. Цей проактивний агент напише перший.

Ціна питання: загалом безкоштовно, але потрібні API для роботи (зазвичай 70-150$/міс. при активному використанні або 30-70$/міс. при ситуативному)

Принципи роботи

Розроблявся з орієнтиром на macOS, але може бути встановлений і на Windows через WSL2.

"Якщо встановлюєш MoltBot на вінду, то тут треба трохи повозитися, але нічого критичного нема. Native Windows не підтримується, тож шлях один — потрібен WSL2, і байдуже, чи в тебе 11 вінда, чи 10", — коментують тимліди техвідділу One Partners.

Покроковий гайд:

Інсталюй WSL2 (і Ubuntu за дефолтом) через PowerShell у ролі адміна

wsl --install

Підтверди, що WSL2 тепер працює:

wsl --list --verbose (Ubuntu має показати "VERSION 2" на виход)

Повна інструкція зі встановлення — на сайті Microsoft, якщо раптом виникнуть проблеми на цьому етапі

Відкрий наявний Ubuntu-термінал та інсталюй Node.js. Для цього можна використати метод NodeSource repository

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -

sudo apt-get install -y nodejs

Підтверди версію:

node -v

# Must show v22.12.0 or higher

Запускай Moltbot Installer через WSL2 Ubuntu термінал, обовʼязково з exec bash командою — інакше термінал не розпізнає команди MoltBot, навіть якщо його встановлено

curl -fsSL https://molt.bot/install.sh | bash

exec bash # Reload shell to recognize new PATH

Закінчи онбординг. Так буде налаштовано systemd, що абсолютно необхідний WSL2 для повноцінної роботи

moltbot onboard --install-daemon

Якщо залишилися питання чи виникла проблема — рекомендуємо цю інструкцію.

Прозорість роботи також забезпечує технологія Canvas (A2UI) – це візуальна панель, на якій можна вибудувати блок-схему – послідовність дій агента – без необхідності писати код. Один блок = одна операція; можна зʼєднувати блоки, виставляти умови (if/else), цикли й тригери.

Усе, що треба знати про скіли

Тул має безліч плагінів і розширень (на офіційному сайті зазначено 500+, тоді як деякі каталоги взагалі відображають 4К+), що можна налаштовувати та поєднувати. Усередині, skill – це тека з файлом SKILL.md (YAML-метадані + інструкції для агента) і додатковими скриптами/файлами/тощо. Навичку можна створити навіть без кодингу, через skill-creator, описавши, що тобі треба. Наприклад: "створи skill, який автоматично апскейлитиме 15-секундні відео в якості SD/HD до 2K". Результати, щоправда, варіюються за якістю.

Ще навички можна (з осторогою) брати з GitHub, з самого ClawHub (мініреєстр навичок: на запит агент сам знайде й підтягне потрібні скіли), а можна писати з нуля під себе.

Мова коду скілів залежить від двигуна бота (Java, Python…), а сам скіл має модульну структуру з певними тригерами.

Як написати власний?

У тебе повинен бути доступ до інструментів розрозбника MoltBot та API documentation, а також інстальовані всі SDK та dependencies, що надає MoltBot

Логіка скілу очікувана:

Визнач коротку команду-тригер

Імплементуй логічну відповідь, як-от виконання розрахунків тощо

Протестуй скіл просто на місці або симулюй потрібні інтеракції, щоб не було багів

Завантаж навичку на платформу MoltBot або інтегруй її у свій сервер/формат бота; керуй доступами та тригерами за потреби

Питання безпеки та відомі антикейси

Головний ризик: атака на шлюз/getaway MoltBot.

Яскравий антикейс: вразливість CVE-2026-25253, яку вже пофіксили. Це був витік основного токена автентифікації в один клік: агент відвідав небезпечний сайт чи юзер клікнув на неперевірений лінк — усе, права керування шлюзом забрано.

Навіть розробник чесно зізнався, що працювати з MoltBot, особливо на основному компʼютері, ризиковано. Агент може отримати доступ до команд із правами адміністратора, якщо баєр не вжив необхідних заходів.

Ось як правильно працювати з MoltBot:

Запускай MoltBot локально (локальний хостинг), а не через VPS (чим ізольованіше середовище, тим краще)

Ніколи не підʼєднуй свій e-mail до агента (у найгіршому кейсі агент ризикує отримувати не твої команди), не надавай доступ до SSH-ключів

Не використовуй рандомні репозитарії GitHub та не встановлюй ненадійні розширення

"Навіть попри вказані вищі способи убезпечити себе, у цього агента багато фундаментальних проблем, які не вирішиш у два кліки. Однією з таких є нездатність LLM добре розділяти команди і дані, що уможливлює \"промпт-інʼєкцію\" ззовні. Та і якщо говорити про за замовчуванням вимкнену аутентифікацію навіть", — відповідає команда.

Вузькоспеціалізовані нейронки все?

"Коротка відповідь: ні. Так, MoltBot справді їх \"оркеструє\", і результат ок. Але якщо треба якість, точна відповідність промптам, варто напряму звертатися до ElevenLabs чи там Midjourney. Я б сказав так: MoltBot для швидких тестів, поверхового аналізу, а спеціалізовані нейронки — це глибше. Тут більше контролю, і ти впевненіший у результаті. Так що поки працюємо по-старому в цьому питанні", — такої думки дотримуються тимліди баїнгу One Partners.

Які AI реально використовують наші медіабаїнг-команди?

"Багато використовуємо ШІ, зрозуміло, для створення крео, візуалу: це й Gemini, і Runway, і Powtoon… От до Gemini дуже вже звикли, від Gemini CLI до Veo 3.1, завжди показує чудові результати. Проте якщо хочеш бути в лідерах, то тобі не можна постійно користуватися тим самим інструментом.

Ситуація на ринку зараз така, що всі сервіси змагаються, топові рішення приблизно на одному рівні, але в якомусь аспекті хтось та й виділяється. От як зараз усі здивувалися, що нова версія Kling настільки класна. Тут не вгадаєш. Там краще деталі з відео прибирати, тут апскейлить найкраще, там субтитри топові, тут ШІ-аватари розробляй які завгодно… Це все треба постійно тестувати, повертатися до того, про що встиг забути навіть. Адаптивність та увага до трендів — наше все", — зізнається команда One Partners.

Висновок

MoltBot — тул, вартий уваги кожного арбітражника. Навіть кажуть, що це — перший крок до AGI — \"сильного ШІ\", що зможе думати, як людина. Сміливе припущення, але універсальність MoltBot не заперечуємо. Як і його проблеми з безпекою. Статистика показала: агент економить 10-30 робочих годин на тиждень, перебираючи на себе рутинні завдання.

Отже, One Partners переконані: мультиагенти в майбутньому стануть незамінними (лишаємо тут місце під ваш жарт про \"ШІ скоро забере в мене роботу\"). Тож слідкуймо за ринком і не робімо поспішних висновків про непридатність таких інструментів через доступ до чутливих даних.