Менеджер по продуктам Google AI высокого уровня: 6 агентов, которые берут на себя мои повседневные задачи, менее 400 долларов в месяц, работает круглосуточно

Прочитав эту статью, вы поймёте, как создать команду AI-агентов, которая будет самостоятельно работать даже во время вашего сна.

Автор: Shubham Saboo

Перевод: Deep潮 TechFlow

Обзор Deep潮: шесть агентов, каждый со своей ролью, выполняют исследования, создают контент, проводят код-ревью и готовят информационный бюллетень, пока автор спит.

Автор полностью раскрывает структуру файлов, реальные затраты, ошибки и рекомендации по поэтапной реализации — это один из самых практичных личных кейсов по созданию AI-агентов.

Полный текст:

Шесть AI-агентов управляют всей моей работой, пока я сплю.

Это не демонстрация. Не проект на выходные.

Настоящая команда, работающая круглосуточно, которая гарантирует, что я никогда не отстану. Исследования завершены, черновики готовы, код проверен, информационный бюллетень подготовлен. Каждое утро, открывая Telegram, я уже вижу, что всё сделано.

Вчера я опубликовал статью о своей команде агентов. Самый популярный вопрос был: «Как я вообще это построил?»

Вот ответ. Без теории, без схем. Реальные файлы, реальные расходы, реальные ошибки — всё здесь.

Прочитав эту статью, вы поймёте, как создать команду AI-агентов, которая будет работать автономно во время вашего сна.

Почему команда, а не инструмент

Одновременное управление проектами Unwind AI и репозиториями Awesome LLM Apps означает, что каждый день нужно делать шесть вещей: следить за новостями в AI, писать твиты, посты в LinkedIn, готовить бюллетень, проверять вклад в репозитории на GitHub и отвечать на вопросы сообщества.

Каждая задача занимает 30–60 минут. Шесть задач — и весь день уходит на них, и при этом я ещё не приступил к основной работе.

Я пробовал решить всё одним агентом. Один большой prompt, который занимается исследованиями, писательством и проверками — всё в одном. Результат — всё получается посредственно. Контекст заполняется, качество падает. Один агент не способен одновременно выполнять шесть ролей.

Поэтому я создал шесть AI-агентов.

Знакомство с командой

Каждого агента я назвал персонажем из сериала. Это не маркетинговый трюк. Когда я говорю Claude: «У тебя энергия Двайта Шрюте», модель уже знает, что это значит: полностью, сосредоточенно, с серьёзным отношением к работе. Это результат 30 сезонов, я использовал это бесплатно.

1. Monica (Chief of Staff): названа в честь Моники Геллер. Она главный агент, с которой я взаимодействую чаще всего в Telegram. Она координирует остальных, принимает стратегические решения, распределяет задачи между экспертами. В файле SOUL.md она написала: «Ты — тот, кто следит, чтобы всё было сделано правильно.»

2. Dwight (Research): в честь Двайта Шрюте. Он трижды в день проводит исследования, проверяет X, Hacker News, GitHub trending, Google AI блог и научные статьи, пишет структурированные отчёты для всех остальных агентов.

3. Kelly (X/Twitter): в честь Келли Капур. Она читает исследования Двайта и пишет черновики твитов, включая отдельные твиты, цепочки и цитаты. В SOUL.md она написала: «Ты знаешь, что станет популярным ещё до этого.»

4. Rachel (LinkedIn): в честь Рейчел Грин. Источники те же, что у Kelly, платформа — LinkedIn, стиль — лидерство мнений, а не горячие комментарии.

5. Ross (Engineering): в честь Росса Геллера. Обрабатывает код, исправляет баги и реализует технические решения. В SOUL.md он написал: «При решении проблем сначала полностью пойми их. Не просто лечи симптомы.»

6. Pam (Newsletter): в честь Пэм Бисли. Объединяет ежедневные отчёты Двайта в дайджест для рассылки.

Шесть агентов, шесть ролей, чёткое разделение задач.

Теперь о создании

Я всё запускаю на Mac Mini M4. Но скажу прямо: вам не обязательно иметь Mac Mini.

OpenClaw поддерживает macOS, Linux и Windows (через WSL). Можно использовать ноутбук, игровой ПК или VPS за $5 в месяц. Преимущество Mac Mini — постоянное питание, тихая работа, низкое энергопотребление, но это не обязательно.

Мой конфиг: базовая модель Mac Mini M4. Постоянно подключён к электросети и сети, без монитора, взаимодействие — через Telegram на телефоне.

Установка OpenClaw

Всего две строки команд в терминале, менее пяти минут.

Если возникнут проблемы — смотрите документацию OpenClaw.

Это запустит gateway — фоновый процесс, который держит всё в работе. Он управляет агентами, запускает cron-задачи, обрабатывает сообщения Telegram. Можно закрыть терминал — агенты продолжают работать.

Структура рабочей области

Один экземпляр OpenClaw, несколько агентов. Не шесть отдельных установок.

Моя структура папок примерно такая:

Monica находится в корне. Она — главный агент, с которым я взаимодействую напрямую. Остальные агенты — её подчинённые или запущены по расписанию.

Не обязательно сразу создавать шесть агентов. Я начал с одного — Monica, — и по мере понимания рабочего процесса добавлял остальных. На это ушли недели.

Что такое SOUL.md

Каждый агент определяется файлом SOUL.md. Это его личность, роль и инструкции. Самый важный файл системы.

Например, SOUL.md Двайта примерно такой:

Обратите внимание, что этот файл делает. Он не просто говорит «ты — исследовательский агент». Он задаёт характер, принципы, отношения с другими агентами и рамки принятия решений.

SOUL.md Monica — тоже самое.

Все агенты имеют одинаковую структуру: личность, роль, принципы, отношения, стиль. Обычно файл содержит 40–60 строк, его можно полностью поместить в контекст, он достаточно подробен для стабильного поведения.

Координация между агентами

Между агентами нет API, очередей сообщений или оркестратора.

Только файлы.

Двайт завершает исследование и пишет результат в intel/DAILY-INTEL.md. Kelly просыпается, читает этот файл и пишет черновики твитов. Rachel тоже читает его и пишет посты в LinkedIn. Pam читает — и составляет дайджест для рассылки.

Координация — через файловую систему.

SOUL.md Двайта точно указывает, куда писать:

Агентский файл Kelly — точно указывает, откуда читать:

Нет посредников, нет интеграционных слоёв. Агент пишет файл, другой читает — всё через markdown на диске.

Это кажется очень простым. И действительно — так и есть. Поэтому всё работает стабильно. Файлы не падают, не требуют авторизации, не ограничены API — они просто есть.

Структурированные данные — в JSON, human-readable — в markdown. Агент читает markdown, JSON — это источник для дедупликации и долгосрочного хранения.

Система памяти

У агента нет памяти о предыдущих сессиях. Каждая сессия — с нуля. Это особенность, а не недостаток. Но тогда память должна быть явно выраженной.

Две части:

• Ежедневный лог (memory/YYYY-MM-DD.md): исходные записи каждой сессии — что происходило, что было написано, что получено в ответ. Агент пишет его постоянно в течение дня.

• Долгосрочная память (MEMORY.md): из ежедневных логов выделены ключевые инсайты, уроки, предпочтения, закономерности.

При начале новой сессии агент читает SOUL.md, USER.md, текущий и вчерашний файлы памяти, а для главной сессии — и MEMORY.md.

Эти агенты действительно со временем улучшаются. Не потому, что модель стала лучше, а потому, что их контекст расширяется.

Kelly научилась писать без эмодзи и хэштегов — это уже в её памяти, и каждый раз при создании черновика она это учитывает. Двайт научился фильтровать важное и не важное, выделять сигналы — это тоже в его памяти.

Во время каждого цикла агент просматривает ежедневные логи, выделяет важное и обновляет MEMORY.md. Ежедневные файлы — исходные записи, MEMORY.md — сжатое знание.

Расписание

Агент должен сам просыпаться. Для этого я использую встроенный cron.

Мой пример расписания:

Порядок важен. Сначала запускается Двайт, потому что остальные зависят от его отчётов. Потом — Kelly и Rachel, потому что им нужны данные Двайта.

Механизм самовосстановления (heartbeat)

Иногда cron-задачи не срабатывают: перезагрузка, зависание, сбой сети или API-ограничения. Это инфраструктура, и она иногда ломается.

Файл HEARTBEAT.md — это страховка. Каждый раз при запуске главный агент проверяет, сработали ли задачи:

Если какая-то задача пропущена или не выполнена вовремя — она перезапускается. Самовосстановление, без вмешательства человека.

Этот механизм подходит для проверки нескольких задач с небольшими временными отклонениями. Cron — для точных расписаний и изоляции задач.

Telegram как интерфейс

Нет дашборда, веб-интерфейса или панели управления. Я общаюсь с агентами через Telegram.

Это сознательный выбор. Не хочу входить в админ-панели, не хочу запускать веб-приложения. Телеграм — всегда под рукой, агент — там, где я.

OpenClaw поддерживает Telegram как канал связи. После настройки агент появляется как бот. Я пишу ему — он отвечает, присылает черновики, я одобряю или отклоняю. Как коллега в мессенджере.

Моника — мой главный контакт, она ведёт большинство диалогов и делегирует задачи. Остальные агенты при подготовке материалов обращаются прямо ко мне.

Моё утро: просыпаюсь, открываю Telegram, Двайт уже прислал исследование, Kelly — три черновика твитов, Rachel — подготовила пост в LinkedIn. Я просматриваю, даю обратную связь, одобряю — всё за 10 минут с кофе.

Формирование личности

Вы не создадите идеальный образ агента сразу. Начинаете с наброска в SOUL.md, наблюдаете за поведением, корректируете со временем. Как управлять реальным человеком.

Это называется «поправочный prompt-инжиниринг».

Например, Kelly изначально писала с эмодзи и восклицательными знаками — не мой стиль. Я дал ей обратную связь: «Без эмодзи, без хэштегов, короткие и ёмкие фразы». Она обновила память, и через неделю стала работать так, как нужно. Двайт сначала собирал слишком много шума — все новости, все обновления — я сказал: «Не всё важное, нужен сигнал, а не шум». Он исправил принципы, и теперь отчёты — точные и действенные.

Любой агент в первой версии — посредственный, в десятой — хороший, в тридцатой — отличный. Нужно постоянно дорабатывать. Название по персонажу даёт модели базовую личность — «энергия Двайта Шрюте» — значит, полностью, сосредоточенно, без лишних слов. Но настоящая личность формируется из исправлений и опыта, накопленных за недели.

Совет, с которым я согласен: давайте каждому агенту простое название и ограничение по роли. Чем конкретнее роль — тем лучше результат.

Безопасность

Безопасность — в ваших руках. Мои принципы:

• Агентам выделена отдельная среда. Они используют свои аккаунты, свои API-ключи, ограниченный доступ. Всё на отдельной машине — она не подключена к моим личным аккаунтам.

• API-ключи сервисов (Gemini, Eleven Labs и др.) — специально для этого экземпляра. Я могу мониторить использование и отключить при необходимости.

• Агентам не даю доступ к моим личным аккаунтам. Если нужно что-то показать — пересылаю или делюсь через Telegram. Они видят только то, что я им разрешил.

Это как при найме новых сотрудников: не даёшь им сразу все ключи, создаёшь отдельное рабочее пространство, делишься по мере необходимости.

Где могут возникнуть проблемы и как их исправить

Это не магия, а инфраструктура. Она может ломаться.

• Gateway падает — перезапуск командой “openclaw gateway restart”. Механизм heartbeat обнаружит сбой и перезапустит задачи.

• Пропущены cron-задачи — проверка в HEARTBEAT.md, перезапуск при необходимости.

• Переполнение контекстного окна — держите SOUL.md коротким (40–60 строк), загружайте только актуальные файлы памяти.

• Падение качества — регулярное обслуживание памяти: в ходе heartbeat агент обновляет MEMORY.md, удаляет устаревшие файлы.

• Конфликты при одновременном обновлении файла — проектируйте поток так, чтобы один писал, остальные читали. Например, Двайт пишет отчёты, остальные читают.

Самое важное — начинать просто. Один агент, одна задача, один план — и стабильно работать неделю. Потом добавлять следующего. Не стоит сразу запускать шесть агентов и удивляться проблемам.

Реальные затраты

Аппаратное обеспечение: Mac Mini M4 — от $499, но можно использовать любой ПК или VPS за $5 в месяц. Всё, что всегда включено и работает.

Модельные расходы: я использую несколько моделей, чтобы снизить затраты. Большинство задач — Claude Opus и Sonnet, иногда Gemini, тестирую локальные модели через Ollama.

Примерные расходы:

• Claude (Max): $200 в месяц

• Gemini API: $50–70 в месяц

• TinyFish (веб-агент): около $50

• Eleven Labs (озвучка): около $50

• Telegram: бесплатно

• OpenClaw: open-source и бесплатно

Итого — менее $400 в месяц, за которые у меня есть команда, которая работает 24/7.

Что реально изменилось

Двайт экономит мне 2–3 часа исследований ежедневно. Раньше я утром вручную просматривал X, Hacker News, GitHub trending и AI-блоги. Теперь — утренний дайджест с источниками и рекомендациями.

Kelly, Pam и Rachel экономят по 1–2 часам на подготовке контента. Ross берёт на себя инженерные задачи, которые раньше делал вечером.

Общий эффект — около 4–5 часов в день.

Но ценность — не в один день, а в накоплении за недели и месяцы. Агент, который ежедневно занимается исследованиями и работает 30 дней, создаёт систему сигналов, трендов и закономерностей, которые невозможно получить за один сеанс. Я стал активнее публиковаться, качество постов выросло, публикации стали регулярными. Репозиторий Awesome LLM Apps растёт, бюллетень — стабильный источник исследований.

Эти агенты не создают оригинальные идеи, не проводят стратегические трансформации или креативные прорывы. Они автоматизируют повторяющиеся, структурированные задачи, освобождая мой разум для действительно важной работы.

Как начать

Не стоит сразу создавать шесть агентов.

Первая неделя: один агент — одна задача. Установите OpenClaw, создайте первый SOUL.md, выберите самую повторяющуюся задачу (для большинства — исследования или подготовка контента), настройте Telegram, создайте cron, наблюдайте за работой неделю, исправляйте ошибки.

Вторая неделя: добавьте память, дорабатывайте. Первые результаты будут посредственными — это нормально. Давайте обратную связь, расширяйте память, корректируйте SOUL.md. К концу второй недели агент должен выдавать полезные результаты.

Третья неделя: добавьте второго агента. Понимаете, что нужен агент для контента? Создайте его, настройте совместную работу через файлы — один пишет, другой читает.

Четвёртая неделя и далее: добавляйте новых по мере необходимости. Не делайте это «просто потому, что так надо». Решайте реальные задачи, а не демонстрационные сценарии.

Относитесь к этому как к найму: сначала одного, чтобы он работал стабильно, — потом — следующего.

Изменение мышления

Когда агент работает месяц, начинаешь воспринимать его как часть команды, а не просто инструмент. Я говорю «Доброе утро, Моника», и перед сном — «Спокойной ночи, команда». Звучит странно, но после месяца взаимодействия граница между человеком и машиной стирается.

Модель — это базовая настройка, её можно использовать любой. Но система — это SOUL.md, память, расписание, координация, хранение данных. Она — ваша, уникальная.

И она растёт и улучшается ежедневно. Каждое исследование Двайта расширяет его память, каждое исправление Kelly делает её черновики точнее, исправление багов Росс — лучше понимает код.

Это — ваш настоящий конкурентный преимущество. Не модель, а система, которая учится и развивается.

Начинайте сегодня. Один агент, одна задача, один план.