Конфигурация PicoClaw

Файл конфигурации config.json

Вся конфигурация PicoClaw хранится в одном JSON-файле: ~/.picoclaw/config.json. При первом запуске команда picoclaw onboard создаёт этот файл с дефолтными значениями и проводит интерактивную настройку. Файл можно редактировать вручную в любом текстовом редакторе.

Полная структура конфигурации

json

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "~/.picoclaw/workspace",
      "model_name": "gpt4",
      "max_tokens": 8192,
      "temperature": 0.7,
      "max_tool_iterations": 20
    }
  },
  "model_list": [
    {
      "model_name": "gpt4",
      "model": "openai/gpt-5.2",
      "api_key": "sk-ваш-openai-ключ"
    },
    {
      "model_name": "claude",
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "api_key": "sk-ant-ваш-anthropic-ключ"
    },
    {
      "model_name": "deepseek",
      "model": "deepseek/deepseek-chat",
      "api_key": "ваш-deepseek-ключ"
    }
  ],
  "search": {
    "provider": "tavily",
    "api_key": "tvly-ваш-tavily-ключ"
  },
  "gateway": {
    "host": "0.0.0.0",
    "port": 8080
  }
}

Секция agents.defaults

Параметр	Тип	Описание	По умолчанию
workspace	string	Директория для рабочих файлов агента	~/.picoclaw/workspace
model_name	string	Имя модели из model_list по умолчанию	gpt4
max_tokens	number	Максимальное количество токенов в ответе	8192
temperature	number	Температура генерации (0.0 — 2.0)	0.7
max_tool_iterations	number	Максимум итераций tool use за один запрос	20

Секция model_list

model_list — это массив конфигураций LLM-провайдеров. Каждый элемент содержит алиас (model_name), реальное имя модели (model) в формате провайдер/модель и API-ключ. Агент использует model_name из defaults для выбора активной модели. Вы можете переключаться между моделями, изменяя одно поле.

Использование через OpenRouter

OpenRouter — агрегатор, дающий доступ к сотням моделей через единый API-ключ. Это самый удобный способ работы с PicoClaw, если вы хотите переключаться между моделями без управления множеством API-ключей.

json

{
  "model_list": [
    {
      "model_name": "fast",
      "model": "openrouter/google/gemini-2.5-flash",
      "api_key": "sk-or-ваш-openrouter-ключ"
    },
    {
      "model_name": "smart",
      "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4",
      "api_key": "sk-or-ваш-openrouter-ключ"
    },
    {
      "model_name": "cheap",
      "model": "openrouter/deepseek/deepseek-chat",
      "api_key": "sk-or-ваш-openrouter-ключ"
    }
  ]
}

Секреты через переменные окружения

Вместо хранения API-ключей в config.json, PicoClaw поддерживает подстановку переменных окружения. Используйте формат ${ENV_VAR} в значениях конфигурации.

json

{
  "model_list": [
    {
      "model_name": "claude",
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "api_key": "${ANTHROPIC_API_KEY}"
    }
  ]
}

bash

# Экспортировать ключ в окружение
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-ваш-ключ"

# Или добавить в ~/.bashrc / ~/.zshrc для постоянного хранения
echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-ваш-ключ"' >> ~/.bashrc

Никогда не публикуйте config.json с реальными API-ключами в открытых репозиториях. Используйте переменные окружения или убедитесь, что config.json добавлен в .gitignore.

Для edge-устройств с ограниченными ресурсами используйте модели с быстрым inference: DeepSeek или Groq. Они дают приемлемое качество при минимальной задержке, что критично для IoT-сценариев с нестабильным интернетом.

Файл конфигурации config.json

Полная структура конфигурации

json

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "~/.picoclaw/workspace",
      "model_name": "gpt4",
      "max_tokens": 8192,
      "temperature": 0.7,
      "max_tool_iterations": 20
    }
  },
  "model_list": [
    {
      "model_name": "gpt4",
      "model": "openai/gpt-5.2",
      "api_key": "sk-ваш-openai-ключ"
    },
    {
      "model_name": "claude",
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "api_key": "sk-ant-ваш-anthropic-ключ"
    },
    {
      "model_name": "deepseek",
      "model": "deepseek/deepseek-chat",
      "api_key": "ваш-deepseek-ключ"
    }
  ],
  "search": {
    "provider": "tavily",
    "api_key": "tvly-ваш-tavily-ключ"
  },
  "gateway": {
    "host": "0.0.0.0",
    "port": 8080
  }
}

Секция agents.defaults

Параметр	Тип	Описание	По умолчанию
workspace	string	Директория для рабочих файлов агента	~/.picoclaw/workspace
model_name	string	Имя модели из model_list по умолчанию	gpt4
max_tokens	number	Максимальное количество токенов в ответе	8192
temperature	number	Температура генерации (0.0 — 2.0)	0.7
max_tool_iterations	number	Максимум итераций tool use за один запрос	20

Секция model_list

Использование через OpenRouter

json

{
  "model_list": [
    {
      "model_name": "fast",
      "model": "openrouter/google/gemini-2.5-flash",
      "api_key": "sk-or-ваш-openrouter-ключ"
    },
    {
      "model_name": "smart",
      "model": "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4",
      "api_key": "sk-or-ваш-openrouter-ключ"
    },
    {
      "model_name": "cheap",
      "model": "openrouter/deepseek/deepseek-chat",
      "api_key": "sk-or-ваш-openrouter-ключ"
    }
  ]
}

Секреты через переменные окружения

json

{
  "model_list": [
    {
      "model_name": "claude",
      "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
      "api_key": "${ANTHROPIC_API_KEY}"
    }
  ]
}

bash

# Экспортировать ключ в окружение
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-ваш-ключ"

# Или добавить в ~/.bashrc / ~/.zshrc для постоянного хранения
echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-ваш-ключ"' >> ~/.bashrc

Цели урока

Файл конфигурации config.json

Полная структура конфигурации

Секция agents.defaults

Секция model_list

Использование через OpenRouter

Секреты через переменные окружения

Вопросы для размышления

Конфигурация PicoClaw

Цели урока

Файл конфигурации config.json

Полная структура конфигурации

Секция agents.defaults

Секция model_list

Использование через OpenRouter

Секреты через переменные окружения

Вопросы для размышления