Представлена система VetClaw — агентное решение для раннего выявления заболеваний у животных, использующее гибридную архитектуру edge-cloud. Система разделяет процессы взаимодействия агента и оркестрацию рабочих процессов через фреймворк OpenClaw. Данные с периферийных камер и текстовые описания симптомов передаются на сервер для анализа мультимодальными моделями, что позволяет проводить классификацию заболеваний в режиме zero-shot.
Архитектура системы строится на принципе распределения нагрузки: периферийный модуль отвечает за первичный сбор визуальных данных, в то время как серверная часть выполняет ресурсоемкие вычисления с использованием vision-language моделей. Разделение логики взаимодействия и оркестрации через OpenClaw обеспечивает модульность, позволяя гибко настраивать сценарии диагностики без изменения базовой инфраструктуры сбора данных.
Такой подход решает проблему задержек при обработке видеопотока и оптимизирует использование вычислительных мощностей. Система демонстрирует возможность применения агентных паттернов в узкоспециализированных областях, где критически важна интеграция локальных сенсоров с облачными интеллектуальными агентами для принятия решений в реальном времени.
Ключевые факты
- VetClaw использует гибридную схему edge-cloud для обработки мультимодальных данных (изображения и текстовые симптомы).
- Оркестрация рабочих процессов реализована через специализированный фреймворк OpenClaw, отделяющий логику агента от управления задачами.
- Система поддерживает классификацию заболеваний в режиме zero-shot, не требуя предварительного дообучения на специфических ветеринарных датасетах.
- Архитектура ориентирована на автоматизацию первичного скрининга, снижая нагрузку на специалистов за счет предварительной фильтрации данных.