FAQ
Časté otázky k benchmarku, OpenClaw a ekonomice lokální AI
Slovníček pojmů
OpenClaw— Agentní framework, který umí orchestrace, heartbeat, subagenty a různé providery modelů.
Privacy layer— Vrstva, která drží citlivá data lokálně a do cloudu posílá jen bezpečně omezený výstup.
Orchestrator— Hlavní mozek agentního systému, který plánuje kroky, deleguje úlohy a drží kontext.
Subagent— Menší pomocník specializovaný na jednu konkrétní úlohu nebo krok workflow.
Worker pool— Skupina lokálních workerů, kteří paralelně zpracovávají rutinní subtasky.
Heartbeat— Pravidelná kontrola inboxu, kalendáře, backlogu nebo jiného zdroje bez plné konverzace s uživatelem.
Hybridní architektura— Kombinace cloudového orchestrátoru a lokálních modelů na citlivé nebo opakované úlohy.
Human approval— Lidské schválení před nevratnou nebo obchodně závaznou akcí.
Tool allowlist— Seznam nástrojů, ke kterým má agent explicitně povolený přístup.
Audit log— Záznam o tom, co agent dělal, s jakými daty a jaký výstup vytvořil.
Redigované shrnutí— Výstup očištěný od citlivých detailů, který je bezpečnější poslat do cloudu.
Output-equivalent token— Jednoduchá metrika pro ROI, která počítá cloudovou cenu při poměru 2 input tokeny ku 1 output tokenu.
ROI baseline— Referenční pracovní scénář použitý pro rychlé srovnání ekonomiky, zde zhruba 80M tokenů měsíčně.
Full 10— Plná sada 10 ukázkových use case.
FAST— Rychlostní profil, kde je cílem dostat co nejrychleji použitelný výstup.
THINK— Profil, kde má model větší prostor pro přemýšlení a delší reasoning.
Warm start— Model už je v paměti a nemusí se znovu načítat.
Cold start— Model se spouští od nuly.
Invalid— Výstup nesplnil pravidla, typicky rozbitý JSON nebo schema mismatch.
Skip— Úloha byla přeskočena záměrně, například protože textový model neumí vision.
Token— Malý kus textu, ze kterého model skládá vstup i odpověď.
TTFT— Time To First Token, tedy jak dlouho čekáte na první část odpovědi.
tok/s— Kolik tokenů model zvládne zpracovat nebo vygenerovat za sekundu.
Coverage %— Kolik relevantních úloh model dokončil použitelně.
Structured output— Výstup v přesně daném formátu pro systémy, integrace a automatizaci.
Kvantizace— Zmenšení modelu pro rychlejší běh nebo nižší paměťové nároky.