Cara Konfigurasi PicoClaw
untuk Low-Resource Server dan ARM Device

🎯 Filosofi Konfigurasi untuk Edge dan Low-Resource

PicoClaw dirancang dari awal untuk lingkungan low-resource. Ini berarti konfigurasi yang optimal harus mempertimbangkan tiga hal sekaligus: minimal RAM footprint, graceful degradation saat koneksi internet putus (via offline fallback), dan platform-aware settings untuk mendapatkan performa terbaik di masing-masing arsitektur hardware.

Berbeda dari OpenClaw (yang diasumsikan berjalan di server kuat), atau bahkan ZeroClaw (yang lebih fokus ke Rust ecosystem), PicoClaw memiliki beberapa fitur konfigurasi unik seperti model_list, hardware.platform: "auto", dan low_power_mode yang tidak dimiliki AI agent lain.

📁 Struktur Konfigurasi PicoClaw

# Lokasi file config
~/.picoclaw/config.json

# File terkait lainnya
~/.picoclaw/memory/     # SQLite memory
~/.picoclaw/logs/       # Log files
~/.picoclaw/cache/      # Model response cache

# Backup sebelum edit
cp ~/.picoclaw/config.json ~/.picoclaw/config.json.bak.$(date +%Y%m%d)

# Validasi config
picoclaw config validate

# View config aktif
picoclaw config show

Skeleton config.json lengkap PicoClaw:

{
  "providers": { ... },          // Credential AI provider
  "default_provider": "openrouter",
  "models": {
    "model_list": [ ... ]        // FITUR UNIK PicoClaw: list model dengan alias
  },
  "agents": { ... },             // Agent config
  "channels": { ... },           // Messaging channels
  "gateway": { ... },            // HTTP gateway
  "hardware": { ... },           // Platform-specific config
  "security": { ... },           // Sandbox
  "memory": { ... },             // Memory backend
  "logging": { ... }
}

📋 Format Model List (Fitur Unik PicoClaw)

model_list adalah fitur yang membedakan PicoClaw dari AI agent lain. Format ini memungkinkan kamu mendefinisikan koleksi model dengan alias yang fleksibel, mendukung heterogeneous providers, dan automatic fallback berdasarkan availability:

{
  "providers": {
    "openrouter": {
      "api_key": "sk-or-...",
      "timeout": 30
    },
    "anthropic": {
      "api_key": "sk-ant-...",
      "timeout": 60
    },
    "ollama": {
      "base_url": "http://localhost:11434",
      "timeout": 120
    },
    "groq": {
      "api_key": "gsk_...",
      "timeout": 15
    }
  },
  "models": {
    "model_list": [
      {
        "alias": "primary",
        "provider": "openrouter",
        "model": "anthropic/claude-sonnet-4",
        "priority": 1,
        "tags": ["complex", "code", "analysis"]
      },
      {
        "alias": "fast",
        "provider": "groq",
        "model": "llama-3.1-8b-instant",
        "priority": 2,
        "tags": ["quick", "simple"],
        "max_tokens": 2048
      },
      {
        "alias": "cheap",
        "provider": "openrouter",
        "model": "anthropic/claude-haiku-3-5",
        "priority": 3,
        "tags": ["heartbeat", "routine"]
      },
      {
        "alias": "offline",
        "provider": "ollama",
        "model": "llama3.2:3b",
        "priority": 10,
        "tags": ["fallback", "offline"],
        "requires_internet": false
      },
      {
        "alias": "offline-small",
        "provider": "ollama",
        "model": "qwen2.5:0.5b",
        "priority": 11,
        "tags": ["ultra-fallback"],
        "requires_internet": false,
        "note": "Model 400MB untuk device dengan storage sangat terbatas"
      }
    ]
  }
}

📴 Setup Offline Fallback dengan Ollama

Kemampuan offline adalah fitur killer PicoClaw untuk edge deployment. Ketika koneksi internet putus, agent bisa tetap merespon menggunakan Ollama yang berjalan lokal:

1. Install Ollama di Device/Server

# Install Ollama (Linux x86_64 dan ARM64)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Untuk ARM device, Ollama juga tersedia secara native
# Pull model yang akan digunakan offline
ollama pull llama3.2:3b             # ~2 GB, recommended
ollama pull qwen2.5:0.5b            # ~400 MB, ultra-light untuk storage terbatas

# Cek model yang tersedia
ollama list

# Test lokal
ollama run llama3.2:3b "Halo, berapa 2 + 2?"

# Pastikan Ollama berjalan sebagai service
sudo systemctl enable ollama
sudo systemctl start ollama

2. Konfigurasi Auto-Failover ke Offline

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "primary",
        "fallback": ["cheap", "fast", "offline"],
        "offline_fallback": "offline",
        "heartbeat": "cheap"
      },
      "offline_behavior": {
        "auto_switch": true,
        "check_interval_seconds": 30,
        "notify_on_switch": true,
        "notify_channel": "telegram.main"
      }
    }
  }
}

⚙️ Hardware Platform Configuration

PicoClaw memiliki section hardware khusus yang memungkinkan tuning berdasarkan platform target:

{
  "hardware": {
    "platform": "auto",              // auto | linux-arm64 | linux-amd64 | linux-armv7 | linux-riscv64
    "low_power_mode": false,          // true untuk device dengan battery atau power budget ketat
    "throttle_on_thermal": true,      // Kurangi aktivitas jika CPU terlalu panas
    "thermal_threshold_celsius": 75,  // Threshold throttle
    "goroutines": {
      "max_concurrent": 4,            // Sesuaikan dengan jumlah CPU core
      "queue_size": 100
    },
    "storage": {
      "use_tmpfs_for_cache": false,   // true jika punya cukup RAM
      "sync_writes": false            // false = lebih cepat, risiko data loss saat power cut
    }
  }
}

// Konfigurasi khusus untuk Raspberry Pi Zero 2W (ARMv8, 512MB RAM)
{
  "hardware": {
    "platform": "linux-arm64",
    "low_power_mode": true,           // Hemat daya untuk device bertenaga kecil
    "throttle_on_thermal": true,
    "goroutines": { "max_concurrent": 2 }  // RPi Zero punya 4 core tapi terbatas thermal
  }
}

📡 Konfigurasi Channel Optimal di ARM/Edge

Di device dengan resource terbatas, pilih channel yang paling efisien. Telegram adalah yang terbaik karena polling-based (tidak butuh persistent connection), sementara Discord membutuhkan WebSocket yang lebih berat:

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "accounts": {
        "main": {
          "bot_token": "TOKEN",
          "allow_from": ["username_kamu"],
          "polling_interval_ms": 2000,    // Poll setiap 2 detik (hemat request)
          "reply_in_private": true,
          "typing_indicator": false,       // Matikan untuk hemat API call kecil
          "max_message_length": 4096,
          "enable_commands": true,
          "commands": {
            "/status": "Tampilkan status agent",
            "/help": "Tampilkan bantuan",
            "/mode": "Toggle online/offline mode"
          }
        }
      }
    },
    "webchat": {
      "enabled": true,
      "port": 8420,
      "host": "0.0.0.0",
      "allow_from_ip": ["127.0.0.1", "192.168.1.0/24"]
    }
  }
}

🧠 Memory Config untuk Penyimpanan Minimal

{
  "memory": {
    "backend": "sqlite",
    "sqlite": {
      "path": "~/.picoclaw/memory/main.db",
      "max_memories": 1000,            // Batasi lebih ketat untuk device storage terbatas
      "vacuum_interval": "3d",         // Vacuum lebih sering untuk hemat storage
      "wal_mode": true,
      "cache_size_kb": 2048,           // 2 MB cache (hemat untuk ARM)
      "synchronous": "NORMAL",
      "auto_prune": {
        "enabled": true,
        "older_than_days": 30,         // Hapus memory lebih dari 30 hari
        "keep_important": true         // Tetap simpan memory yang ditandai penting
      }
    },
    "embedding": {
      "provider": "ollama",
      "model": "nomic-embed-text",     // Model embedding kecil, bisa jalan lokal
      "offline_capable": true
    }
  }
}

🐹 Go Runtime Tuning untuk Low-Resource

PicoClaw mengekspos beberapa environment variable untuk tuning Go runtime yang sangat berguna di device terbatas:

# Sesuaikan GC behavior untuk device dengan RAM terbatas
# Taruh di service file atau ~/.bashrc

# GOGC=50: GC lebih agresif (lebih sering bersih, lebih banyak CPU), hemat RAM
# GOGC=100: default balance
# GOGC=200: GC lebih jarang (kurang CPU), tapi bisa lebih boros RAM
export GOGC=50

# GOMEMLIMIT: Batasi maksimal heap yang bisa dipakai Go (Go 1.19+)
export GOMEMLIMIT=64MiB            # Maksimal 64 MB untuk picoclaw

# GOMAXPROCS: Batasi thread OS yang digunakan
export GOMAXPROCS=2                # Max 2 core untuk RPi Zero

# Di systemd service, tambahkan:
# [Service]
# Environment=GOGC=50
# Environment=GOMEMLIMIT=64MiB
# Environment=GOMAXPROCS=2

# Update service file dengan env vars
cat ~/.config/systemd/user/picoclaw.service

# Edit untuk tambah environment
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/picoclaw daemon
Restart=always
RestartSec=10
Environment=GOGC=50
Environment=GOMEMLIMIT=64MiB
Environment=GOMAXPROCS=2

# Reload service
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user restart picoclaw

🐋 Docker Compose untuk ARM Device

# docker-compose.yml untuk ARM (Raspberry Pi, Orange Pi)
version: '3.8'
services:
  picoclaw:
    image: ghcr.io/sipeed/picoclaw:latest
    platform: linux/arm64             # Explicit ARM64 platform
    container_name: picoclaw-arm
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ~/.picoclaw:/root/.picoclaw
    environment:
      - GOGC=50
      - GOMEMLIMIT=64MiB
      - GOMAXPROCS=2
    mem_limit: 128m                   # Batasi container di 128 MB
    memswap_limit: 256m               # Dengan swap
    cpus: 1.0                         # Maksimal 1 core
    ports:
      - "127.0.0.1:8420:8420"

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    container_name: ollama-arm
    restart: unless-stopped
    platform: linux/arm64
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
    mem_limit: 2g                     # Butuh RAM lebih untuk model
    ports:
      - "127.0.0.1:11434:11434"

volumes:
  ollama_data:

📊 Monitoring di Edge Device

# Lihat resource usage PicoClaw
picoclaw stats

# Monitor sistem (untuk ARM device dengan resource display minimal)
cat /proc/meminfo | grep -E 'MemTotal|MemFree|MemAvailable'
cat /proc/loadavg

# Lightweight monitoring script untuk ARM device
#!/bin/bash
# /home/user/monitor-picoclaw.sh

echo "=== PicoClaw Monitor ==="
echo "Time: $(date)"
echo ""
echo "RAM:"
free -h
echo ""
echo "PicoClaw Process:"
ps aux | grep picoclaw | grep -v grep

# Restart jika tidak ada process
if ! pgrep picoclaw > /dev/null; then
    echo "WARN: PicoClaw tidak berjalan! Restarting..."
    systemctl --user restart picoclaw
fi

🚀 PicoClaw di VPS SufaNet: Best of Both Worlds

Meskipun PicoClaw sangat cocok untuk edge device fisik, banyak developer memilih deploy di VPS karena keuntungan operasional: uptime terjamin, perawatan mudah via SSH, tidak ada risiko hardware failure, dan bisa remote restart kapan saja.

Di VPS Indonesia SufaNet, PicoClaw bisa berjalan di paket entry-level dengan sangat nyaman — bahkan kamu bisa menjalankan PicoClaw, Ollama (untuk offline fallback), Nginx, dan aplikasi web kecil sekaligus, berkat efisiensi Go yang hanya memakan <10 MB RAM.

❓ FAQ Konfigurasi PicoClaw

🎯 Kesimpulan

PicoClaw menunjukkan bahwa AI agent yang lengkap dan andal tidak harus mahal atau boros resource. Dengan konfigurasi yang tepat — model_list yang cerdas, offline fallback via Ollama, Go runtime tuning, dan hardware-aware settings — kamu bisa menjalankan AI agent production di hardware seharga $10 atau VPS entry-level terjangkau.

Kemampuan auto-failover ke Ollama offline adalah fitur yang membuat PicoClaw unggul untuk deployment di lingkungan dengan koneksi tidak stabil — dari warung di pedesaan hingga factory floor yang jauh dari pusat kota.

Untuk deployment yang membutuhkan uptime maksimal dan manajemen mudah, kombinasikan PicoClaw dengan VPS Indonesia SufaNet — server Indonesia terpercaya untuk developer lokal.