Основатель и технический директор PSPDFKit Петер Штайнбергер (Peter Steinberger) описал подход к увеличению времени автономной работы агентов на базе модели GPT-5.5 с использованием инструментария Crabbox. Метод позволяет продлить выполнение задач до 10 часов без вмешательства оператора.
Петер Штайнбергер, курирующий проект OpenClaw, опубликовал описание рабочего процесса, который решает одну из ключевых проблем автономных ИИ-агентов — ограниченное время непрерывной работы. В основе подхода лежит комбинация модели GPT-5.5 и фреймворка Crabbox, разработанного для управления длительными вычислительными задачами.
По словам Штайнбергера, стандартные агенты на базе современных языковых моделей способны функционировать без перезапуска не более нескольких десятков минут. Это ограничение связано как с техническими особенностями архитектуры моделей, так и с экономическими факторами — стоимость длительных сессий остаётся высокой. Предложенное решение предполагает разбиение задач на микрошаги с сохранением промежуточных состояний, что позволяет возобновлять работу после прерываний.
Штайнбергер подчеркнул, что Crabbox не требует модификации исходной модели: «Инструмент работает как надстройка, обеспечивая контроль за состоянием агента и его окружением». В качестве примера он привёл сценарий обработки больших массивов данных, где агент способен самостоятельно корректировать стратегию выполнения в зависимости от промежуточных результатов.
Практическая реализация метода пока не раскрыта в деталях, однако Штайнбергер отметил, что подход уже тестируется в нескольких исследовательских проектах. Ожидается, что увеличение времени автономной работы агентов может расширить их применение в задачах, требующих длительного анализа, — от мониторинга инфраструктуры до научных вычислений.
Источники: X-пост Peter Steinberger, 30 мая 2026 г.; блог проекта OpenClaw.