Обзор nanobot: лёгкий self-hosted ИИ-агент от HKUDS

nanobot — фреймворк персональных агентов от Data Intelligence Lab Университета Гонконга (HKUDS). Он официально вышел 2 февраля 2026 года, и на момент нашей проверки 8 ноября 2026 года у него было 49 932 звезды на GitHub — больше, чем у любого другого агента из нашего списка, кроме OpenClaw и Hermes Agent. Этот обзор посвящён агенту HKUDS/nanobot.

Его идея — небольшое ядро на Python, которое задумано для чтения и модификации, в обёртке на удивление законченного браузерного интерфейса.

Установка

Есть четыре пути: установочный скрипт, pip, Docker или развёртывание в облаке в один клик (документация по развёртыванию описывает Render). Нужен Python 3.11 или новее на macOS 13+, Linux или Windows, а установочный скрипт сам создаёт себе окружение Python, так что управлять им вам не придётся. Сессии, память и настройки хранятся в ~/.nanobot.

После запуска вы выбираете, как с ним общаться: через встроенный WebUI в браузере, терминальный интерфейс или мессенджеры. WebUI — главное достоинство. Он группирует разговоры в проекты, показывает диффы файлов, содержит каталог MCP-приложений и размещает запланированные автоматизации в календаре. Рядом можно держать до четырёх разговоров (README).

Нативного мобильного или десктопного приложения нет. На телефоне вы пользуетесь WebUI в браузере или одним из мессенджеров.

Песочница — ваша забота

nanobot выполняет shell-команды и работает с файлами в папке проекта. По умолчанию эти команды не изолированы. Документация по конфигурации описывает песочницу bubblewrap на Linux и Seatbelt на macOS, которую нужно включить самостоятельно, а на Windows песочницы нет.

Если вы ставите nanobot на свой основной компьютер, включите песочницу до подключения любого мессенджера, ведь чат-канал означает, что сообщения извне могут достичь агента, выполняющего команды. На Windows вместо этого запускайте его в Docker или на отдельной машине. Сравните с ZeroClaw, у которого в рекомендуемом профиле песочница ОС включена с самого начала, или с NanoClaw, который помещает каждого агента в контейнер.

Телеметрия и приватность

nanobot не отправляет телеметрию использования. Документация её не описывает, в коде нет клиента аналитики, и он даже устанавливает DISABLE_TELEMETRY при вызове стороннего установщика навыков (исходный код). Трассировка Langfuse есть, но работает, только если вы включите её со своими ключами. Промпты и прикреплённые файлы уходят выбранному вами провайдеру моделей и чат-платформам.

Локальные модели

Он работает с OpenAI, Anthropic, DeepSeek, OpenRouter, AWS Bedrock или любым OpenAI-совместимым эндпоинтом, а также с локальными моделями через Ollama, vLLM или LM Studio (документация по провайдерам). Значит, его можно запускать вообще без облачной модели, если ваше железо потянет толковую локальную. nanobot не продаёт облачный сервис, так что единственный счёт — от вашего провайдера моделей. Для голосовых сообщений нужен отдельный провайдер транскрипции, например Groq или OpenAI.

Работа, пока вас нет

Здесь nanobot заслуживает своё место. Он выполняет автоматизации по расписанию и долгосрочные цели, а heartbeat сообщает только полезные результаты в чат, которым вы пользовались последним. Фоновый процесс под названием Dream сводит долгосрочную память в обычные файлы Markdown (документация по памяти), которые можно читать и править самостоятельно. Это приятное свойство для self-hosting: память агента не заперта в базе данных, которую нельзя изучить.

Два пробела для работы без присмотра, оба из документации по концепциям: пропущенные запланированные запуски не воспроизводятся, а прерванные задачи субагентов не перезапускаются после рестарта. Если хост перезагрузится в 9:00, отчёт за 9:00 просто не появится. Запускайте его как службу на машине, которая не выключается.

Каналы и расширение

Среди мессенджеров — Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, WeChat, Feishu, Microsoft Teams, Matrix и email. Его также можно запускать в нескольких экземплярах (документация по нескольким экземплярам), а разработчики получают Python SDK и OpenAI-совместимый API, так что другие инструменты могут вызывать nanobot как модель.

Кому он подойдёт

nanobot подходит разработчикам, которым нужен лёгкий агент, который можно читать и расширять на Python, и тем, кто хочет self-hosted-ассистента с настоящим браузерным интерфейсом и доступом из мессенджеров. Он хуже подходит, если вам нужна изоляция без настройки или нативное приложение для телефона.

Сравнение с другими

• PicoClaw создан под влиянием nanobot и переписан на Go, чтобы работать в мегабайтах RAM. Он меняет более богатый интерфейс и расширяемость на Python от nanobot на крошечный размер.
• У OpenClaw более крупная экосистема и мобильные приложения, но он по умолчанию отправляет телеметрию; ни у одного из них песочница по умолчанию не включена.
• Hermes Agent тоже на Python и под MIT, с десктопным приложением, системой самосовершенствующихся навыков и без телеметрии по умолчанию.
• QwenPaw ближе всего по форме: Python, веб-консоль, несколько агентов, локальные модели и лучшее покрытие китайских мессенджеров.

Больше — в альтернативах OpenClaw и в списке лучших открытых ИИ-агентов.