Władamy całą warstwą: od inference engine (vLLM, TensorRT-LLM) i grafów agentów (LangGraph, MCP), przez bazy wektorowe (Qdrant, BGE-M3) i strumienie danych (ClickHouse, Kafka), po języki systemowe (Rust, Go), orkiestrację (Kubernetes, Terraform) i GPU (NVIDIA CUDA, H100).
Flagowe silniki to te, których używamy produkcyjnie najczęściej — resztę dobieramy do konkretnego zadania, nie do mody. Taka szerokość pozwala projektować rozwiązanie pod problem klienta, zamiast naginać problem do jednego, ulubionego narzędzia.
Modele dobieramy pomiarem, nie deklaracją. Router OpenClaw serwuje dziś 39 modeli — DeepSeek-V4, Mistral Large 3, Qwen3.5/Coder, GLM-5, Gemma 3/4, Devstral-2 i inne — każdy ze zmierzonym TTFT, przepustowością i oknem kontekstu. Modele frontier (Claude Opus 4, GPT-5, Gemini 3) integrujemy, gdy projekt tego wymaga. PII maskujemy przed wysłaniem do chmury, a embeddingi BGE-M3 liczymy lokalnie — dane wrażliwe nie wychodzą poza Twoją infrastrukturę.