Cradle на вашем компьютере

От одной команды до первой команды агентов — сервер на своём компьютере, консоль находит его, модель подбирается под железо.

Весь путь на одном компьютере: запустить сервер, подключить его в консоли, посмотреть, что тянет железо, скачать модель, создать первую команду. С GPU или только на CPU — путь один.

1. Запустите сервер

Нужны Node 22, pnpm и curl, macOS или Linux. Одна команда ставит cradle-server в ~/.local/share/cradle (без root) и запускает его:

curl -fsSL https://download.opencradle.ai/cradle-cli/latest/cradle-cli-install.sh | CRADLE_BIND=127.0.0.1 sh && ~/.local/bin/cradle-server --data-dir ~/.local/share/cradle/data --port 31416 --bind 127.0.0.1

Сервер слушает http://127.0.0.1:31416 — только этот компьютер. Ключ API нужен и локально; установщик сохраняет его в ~/.local/share/cradle/data/client-credentials.json. Порты, каталог данных и доступ из локальной сети — в Локальном развёртывании.

Если сервер не запущен, консоль скажет об этом и покажет эту же команду с кнопкой Copy:

Карточка «Этот компьютер», пока сервер не запущен: команда запуска и кнопка Copy

2. Пусть консоль его найдёт

Откройте консоль на opencradle.ai, раздел Колыбели. Карточка Этот компьютер есть всегда и сама следит за http://localhost:31416 — запустите сервер, и карточка изменится без перезагрузки страницы.

Карточка заметила запущенный сервер и предлагает подключить

Нажмите Подключить, вставьте ключ из client-credentials.json — карточка покажет эту машину: платформу, ядра CPU, RAM и виды колыбели.

3. Посмотрите, что тянет машина

Подключённая карточка: железо, рекомендованные модели и кнопка вкладки «Железо»

Рекомендуем для этого компьютера — до двух моделей из каталога, которые проходят проверку железа колыбели по RAM и ОС, с кнопкой Скачать. Если проверка не пропускает ничего, карточка так и пишет: модели, которые машина не потянет, не предлагаются.

GPU. Сервер не сообщает о GPU. На Apple Silicon консоль пишет, что GPU делит память с процессором; в остальных случаях — «сервер не сообщает о GPU». Если работает только CPU, ждите моделей меньше и ответов медленнее.

Вкладка Железо на карточке хранит настройки этой колыбели: потоки CPU, максимальный контекст и GPU-offload. Они сохраняются в той колыбели, на карточке которой вы их открыли, а не в той, что сейчас активна.

Вкладка «Железо»: платформа, ядра, RAM и настройки llama.cpp

4. Создайте первую команду

Когда модель установлена, карточка предлагает Создайте первую команду. Она открывает форму агента с ролью captain — капитан (Triage) с него начинается любая команда. Как устроена команда — в Компонентах.

Дальше

Локальное развёртывание — порты, каталог данных, CRADLE_BIND.
GPU-сервер — общая машина, к которой подключаются несколько человек.