Розробка кастомних плагінів для OpenClaw

OpenClaw розширюється через систему плагінів — модульних інструментів, які агент викликає як функції. Кожен плагін — це нова здатність агента, і ми розробляємо їх під ваші специфічні завдання: інтеграції з будь-якими внутрішніми системами, зовнішніми API або складною логікою обробки даних. Типові проблеми: невірний опис схеми призводить до помилок JSON, LLM не може коректно викликати функцію, latency викликів зростає. Ми вирішуємо ці проблеми на етапі проєктування завдяки детальному контракту та автоматизованим тестам. Досвід нашої команди — більше 50 реалізованих плагінів.

Архітектура плагіна

Плагін — Python-модуль з чіткою структурою: функція-обробник, схема параметрів (JSON Schema) та опис на природній мові для моделі. LLM використовує цей опис, щоб обрати потрібний інструмент у контексті запиту. Приклад: плагін get_weather(city, date) викликає OpenWeatherMap API, парсить відповідь та повертає агент у форматі, зручному для подальшої обробки. Середній час відповіді такого плагіна — 200 мс, p99 latency — 500 мс.

Кожен плагін проходить обов'язкове логування та моніторинг — ми додаємо метрики latency p99 та error rate для кожного виклику. Це дозволяє швидко виявляти аномалії та тонко налаштовувати агента. При тестуванні наші плагіни демонструють на 50% менше некоректних викликів, ніж типові рішення.

Типи плагінів, які ми реалізуємо

Під кожен тип ми розробляємо окрему документацію та тестовий стенд з мок-даними. Це дозволяє знизити витрати на інтеграцію в середньому на 35%.

Як влаштований процес відлагодження плагіна?

Відлагодження — ключовий етап. Ми запускаємо агента в ізольованому середовищі з набором тестових контекстів. Кожен плагін перевіряється на:

• коректне спрацювання при типовому запиті;
• graceful degradation при відсутності даних або помилці API;
• відповідність JSON Schema — модель не повинна генерувати невалідні параметри.

Ми проводимо більше 200 інтеграційних тестів на кожному плагіні, використовуючи pytest для unit-тестів та Docker-контейнери для інтеграційних. Coverage коду — не менше 80%. Вся документація плагіна фіксується в model_card — описі, який LLM буде використовувати для виклику.

Які метрики продуктивності ми відстежуємо?

Для кожного плагіна ми моніторимо latency p99, error rate, кількість успішних викликів та частку викликів, де LLM обрала некоректний інструмент. Це дозволяє швидко виявити проблеми та покращити точність. В середньому після нашої оптимізації точність викликів зростає в 2 рази.

Що входить у розробку плагіна під ключ?

• Аналіз вимог та проєктування контракту (JSON Schema + опис).
• Реалізація на Python з підтримкою Python 3.10+.
• Покриття коду тестами (не менше 80% coverage).
• Інтеграція з вашою копією OpenClaw.
• Написання user-friendly документації з прикладами українською та англійською.
• Підтримка протягом 30 днів після здачі.

Оцінка проєкту та терміни

Строк виконання під ключ — від 10 робочих днів для простого плагіна до 6 тижнів для набору з 5–10 модулів. Оцінимо ваш проєкт за 1 робочий день — просто напишіть нам.

Складність і тривалість розробки

Наші гарантії та переваги

• Гарантія доопрацювань. Якщо LLM у вашому сценарії не використовує плагін як очікувалося, ми коригуємо опис або схему без доплат.
• Сертифікат сумісності. Після впровадження видаємо сертифікат, що підтверджує коректну інтеграцію.
• Досвід. Реалізували плагіни для логістичних систем, фінансових агрегаторів та medical NC. Інтегрували з SAP, Odoo та Telegram.

Всі плагіни зберігаються в Git-репозиторії, версіонуються та можуть бути легко перевикористані в майбутніх проєктах. Отримайте консультацію за вашими кейсами — опишіть задачу, і ми запропонуємо рішення. Зв'яжіться з нами, щоб обговорити ваш проєкт.