Recenzja Rakazo: samodzielnie hostowane, stale działające boty z własnymi komputerami

Rakazo, które tworzymy, wygląda inaczej niż większość agentów z tej listy. Zamiast jednego asystenta na maszynie uruchamia kilka trwałych botów, każdy z własnymi czatami, pamięcią, rutynami i komputerem (przeglądarka, terminal i pulpit), który działa w kontenerze, a nie na hoście. Ma licencję Apache-2.0, wystartowało w sierpniu 2026, w dniu naszego sprawdzenia, 8 listopada, miało 7,538 gwiazdek na GitHubie i określa się jako beta. Oceniamy je według tej samej listy kontrolnej co całą resztę; ta recenzja dotyczy samodzielnego uruchamiania.

Dla kogo jest

Rakazo pasuje osobom, które chcą, żeby boty wykonywały powtarzalną pracę pod ich nieobecność: bot, który co rano porządkuje skrzynkę odbiorczą, bot, który obserwuje repozytorium, bot, który przygotowuje cotygodniowy raport. Jeśli potrzebny jest jeden towarzysz czatu na laptopie, to więcej systemu, niż trzeba. To aplikacja webowa z bazą danych i workerem, a nie pojedynczy plik binarny, i konfiguracja to odzwierciedla.

Instalacja: jeden skrypt, wszystko w Dockerze

Instalacja z README wymaga Docker Engine z wtyczką Compose, curl i OpenSSL. Bez klonowania, bez Node:

mkdir -p rakazo && cd rakazo &&
curl -fsSLO https://raw.githubusercontent.com/elie222/rakazo/main/infra/compose/install-images.sh &&
bash install-images.sh

Skrypt pobiera pliki Compose, zapisuje .env z losowymi sekretami i uruchamia wszystko. Następnie otwiera się http://127.0.0.1:5173, zakłada konto i podłącza model. Ponowne uruchomienie zachowuje istniejący .env, dzięki czemu aktualizacje są mniej stresujące.

Aby boty pracowały, gdy laptop jest zamknięty, ten sam instalator działa na VPS: --prepare-only zapisuje konfigurację, ustawia się własną domenę i stawia HTTPS przed portem 5173 (przewodnik produkcyjny omawia Caddy i utwardzanie hosta). Aplikacje desktopowe i mobilne mogą się wtedy łączyć z własną instancją. Jest też aplikacja desktopowa, która uruchamia cały stos lokalnie w Dockerze, oraz szablon dla Railway.

W porównaniu z OpenClaw czy Hermes Agent jest więcej ruchomych części (Postgres, worker, aplikacja webowa), ale instalator ukrywa większość z nich. Koszt wychodzi później: jest więcej do backupowania i więcej do monitorowania.

Izolacja: komputer bota jest sandboksem

W instalacji hostowanej samodzielnie komputer każdego bota to domyślnie lokalny kontener Dockera z wirtualnym ekranem i pełnym Chromium. Dokumentacja komputerów w Dockerze od razu ustawia limity: 2 GB pamięci, 2 procesory i 2,048 procesów na komputer, wszystko do zmiany. Dzięki temu powłoka i przeglądarka agenta nigdy nie działają na hoście, w przeciwieństwie do ustawień domyślnych w OpenClaw czy Hermes.

Ta sama dokumentacja uczciwie podaje dwa zastrzeżenia. Po pierwsze, usługa nadzorcza trzyma gniazdo Dockera, żeby zarządzać tymi kontenerami, co jest równoważne kontroli nad hostem Dockera; nie jest wystawiona na hoście i wymaga własnego tokena, ale to właśnie ten komponent trzeba chronić. Po drugie, sieć komputerów nie jest zablokowana, dopóki się czegoś nie zrobi: odcięcie ich od sieci LAN i endpointów metadanych chmury wymaga uruchomienia skryptu zapory na hoście, który domyślne ustawienie ruchu wychodzącego auto następnie wykrywa (albo można ustawić SANDBOX_COMPUTER_EGRESS=restricted, by odmawiać uruchamiania komputerów bez niego). Na maszynie wirtualnej w chmurze ten krok trzeba wykonać.

Jeśli ktoś woli w ogóle nie uruchamiać kontenerów, komputery mogą też działać u zdalnego dostawcy sandboksów z kluczem API.

Zatwierdzenia

Zatwierdzenia ustawia się w aplikacji, nie w pliku konfiguracyjnym. Ask sprawia, że bot pyta przed każdą zmianą, Auto używa osobnego modelu zatwierdzającego, który przepuszcza działania zgodne z zadaniem i pyta o resztę, a Never ask wykonuje wszystko. Prośby o zatwierdzenie pojawiają się jako karty w czacie, a narzędzie lub stronę można dopuścić na stałe, gdy widziało się je już wystarczająco wiele razy.

Telemetria i prywatność

Instalacja hostowana samodzielnie nie wysyła analityki produktowej ani raportów o błędach, chyba że skonfiguruje je operator; aplikacja desktopowa sprawdza aktualizacje aplikacji. Z lokalnym modelem przez Ollama lub LM Studio nic nie opuszcza maszyny poza tym, co bot sam przegląda w sieci.

Modele i koszty

Model wybiera się dla każdego bota: istniejąca subskrypcja Claude lub ChatGPT, klucz API (Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Grok) albo lokalne modele. Samodzielne hostowanie jest darmowe. Kosztem, na który trzeba uważać, jest sprzęt: każdy aktywny komputer bota to działający pulpit i przeglądarka, a każdy może domyślnie zużyć do 2 GB pamięci, więc serwer trzeba dobrać do liczby botów pracujących jednocześnie.

Przesiadka z OpenClaw lub Hermes

Rakazo potrafi zaimportować agenta z folderu ~/.openclaw lub ~/.hermes albo z kopii zapasowej. Samemu wybiera się, co zostanie przeniesione: instrukcje, pamięć, umiejętności, serwery MCP i zaplanowane zadania (które trafiają wstrzymane). Klucze API są odczytywane tylko po zaznaczeniu odpowiedniego pola.

Co wciąż jest niedopracowane

To beta z częstymi wydaniami, więc trzeba się liczyć ze zmianami. Telegram, WhatsApp i iMessage są dostępne tylko przy samodzielnym hostowaniu, a lista aplikacji czatowych jest krótka (Slack, Telegram, WhatsApp, iMessage, SMS i Feishu), wobec 29 kanałów w OpenClaw.

Jak wypada na tle innych

Dla jednego osobistego agenta z najszerszą obsługą kanałów prostszy jest OpenClaw. Projekt z kontenerem na agenta w znacznie mniejszym kodzie to NanoClaw. Najbliższy duchem jest Agent Zero, który daje swojemu agentowi własną linuksową przestrzeń roboczą w Dockerze. Nasze zestawienie najlepszych agentów AI do samodzielnego hostowania stawia je obok siebie.

Werdykt

Rakazo powstało z myślą o zespole botów, które pracują samodzielnie, z domyślnie włączoną izolacją i bez telemetrii. Wymaga od serwera więcej niż agent działający w jednym procesie i wciąż jest betą. Jeśli celem jest stała praca wielu botów, warto mu się przyjrzeć; jeśli potrzebny jest jeden asystent w czatach, lepiej zacząć gdzie indziej.