> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://speshu.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # MoltBot: локальный ИИ-ассистент, который работает в Telegram, Slack и WhatsApp > Обзор MoltBot/OpenClaw: self-hosted персональный AI-ассистент, мессенджеры, локальный gateway, риски и подключение SpeShu.AI. MoltBot — название, под которым многие узнали self-hosted персонального AI-ассистента, позже известного как OpenClaw. Вокруг проекта много шума, потому что он обещает не просто чат, а ассистента, который живёт в привычных каналах: Telegram, Slack, WhatsApp, Discord и других. Важно уточнить: актуальный официальный open-source проект стоит искать как OpenClaw. Поэтому в этой статье используем MoltBot как поисковое название, но описываем современную архитектуру OpenClaw. Разберём, как работает такой ассистент, где он полезен и как подключить SpeShu.AI как LLM-провайдера. ## Что такое moltbot MoltBot/OpenClaw — это self-hosted персональный AI-ассистент. Он запускается на вашем устройстве или сервере, подключается к каналам общения и может выполнять действия через plugins/skills/tools. Идея отличается от обычного чат-бота. Пользователь пишет ассистенту в мессенджере, а локальный gateway маршрутизирует сообщение к модели, инструментам и нужному каналу ответа. Такой подход нужен тем, кто хочет личного AI-оператора для задач, напоминаний, поиска, автоматизации и работы с несколькими приложениями. ## Как работает moltbot Архитектура обычно состоит из: * локального gateway; * channel adapters для мессенджеров; * LLM provider; * skills/tools; * локального состояния и конфигурации; * политик доступа. Ассистент принимает сообщение, определяет намерение, вызывает модель, при необходимости использует tools и отправляет ответ обратно в канал. Главный технический нюанс — безопасность. Такой агент может получить доступ к файлам, сообщениям и внешним сервисам. Его нельзя запускать с лишними правами и случайными plugins. ## Что умеет moltbot * принимать команды из мессенджеров; * работать как персональный AI-ассистент; * подключать разные LLM-провайдеры; * использовать tools и skills; * запускаться self-hosted; * автоматизировать личные и рабочие задачи. Мини-кейсы: личный помощник в Telegram, сводки сообщений, быстрые ответы, поиск по заметкам, автоматизация регулярных действий, team assistant в Slack. ## moltbot на практике Если вы уже используете OpenClaw, SpeShu.AI можно добавить как OpenAI-compatible provider для GPT и других моделей, которые вызываются через OpenAI-style chat completions. Общая схема такая: ```json theme={null} theme={null} { "models": { "providers": { "speshu": { "baseUrl": "https://speshu.ai/api/v1", "apiKey": "", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "openai/gpt-5.5", "name": "GPT-5.5" } ] } } } } ``` Claude-модели не стоит смешивать с GPT в этом же OpenAI-compatible provider. Для Anthropic-совместимых клиентов используйте отдельный Messages API: ```bash theme={null} theme={null} curl "https://speshu.ai/api/v1/messages" \ -H "x-api-key: " \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "anthropic/claude-sonnet-4.6", "max_tokens": 1024, "messages": [ { "role": "user", "content": "Составь план личного AI-ассистента." } ] }' ``` Через Anthropic SDK базовый URL остаётся `https://speshu.ai/api/v1`, а запрос идёт в `/messages`: ```python theme={null} theme={null} from anthropic import Anthropic client = Anthropic( api_key="", base_url="https://speshu.ai/api/v1", ) message = client.messages.create( model="anthropic/claude-sonnet-4.6", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}], ) print(message.content[0].text) ``` После этого назначьте модель по умолчанию для агента и проверьте простой сценарий: отправьте сообщение в Telegram или Slack и убедитесь, что ответ приходит через выбранную модель. Не подключайте непроверенные skills и не давайте ассистенту доступ к чувствительным сервисам без изоляции. У self-hosted агента с инструментами высокий blast radius. ## Преимущества и недостатки moltbot Плюсы: * работает в привычных мессенджерах; * self-hosted контроль; * можно подключать разные модели; * подходит для персональной автоматизации. Минусы: * высокий риск неправильной настройки прав; * сложнее обычного чат-бота; * требуется сопровождение gateway и каналов; * ecosystem быстро меняется. ## moltbot vs альтернативы MoltBot/OpenClaw vs Dify: Dify лучше для AI-приложений и workflow. OpenClaw ближе к персональному ассистенту в мессенджерах. MoltBot/OpenClaw vs n8n: n8n сильнее как automation platform. OpenClaw удобнее как conversational control layer. MoltBot/OpenClaw vs AgentGPT: AgentGPT проще как браузерный autonomous agent. OpenClaw больше про постоянного личного ассистента. ## Кому подойдёт moltbot MoltBot/OpenClaw подойдёт техническим пользователям, self-hosted энтузиастам, small teams и разработчикам, которые хотят ассистента в мессенджерах. Для корпоративного использования обязательно нужны политики доступа, аудит действий и ограничение tools. ## Как попробовать moltbot через SpeShu.AI SpeShu.AI можно использовать как модельный backend: * не нужен VPN; * не нужна зарубежная карта; * доступно несколько моделей; * один API-ключ для ассистента; * быстрый старт через [speshu.ai/profile](https://speshu.ai/profile). Для OpenAI-compatible клиентов используйте `https://speshu.ai/api/v1`. Для Claude через Anthropic Messages API используйте `POST /api/v1/messages` с заголовком `anthropic-version: 2023-06-01`. Модели выбирайте в [каталоге](/docs/api-reference/models/list). ## Заключение MoltBot/OpenClaw интересен как концепция постоянного AI-ассистента в привычных каналах. Главный инсайт: чем больше агент умеет делать, тем строже должны быть права, логи и ограничения. Начинайте с read-only сценариев и только потом добавляйте действия. *** Запустите интеграцию через SpeShu.AI: единый доступ к AI-моделям, без VPN и зарубежной карты