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

Автор: Shubham Saboo

Перевод: DeepChao TechFlow

Обзор DeepChao: шесть агентских ролей, выполняющих исследования, создание контента, проверку кода и подготовку рассылки во время сна автора.

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

Полный текст ниже:

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

Это не демонстрация. Не проект на выходных.

Настоящая команда, работающая круглосуточно, которая гарантирует, что я никогда не отстану. Исследования завершены, черновики готовы, код проверен, рассылка подготовлена. Каждое утро, открывая Telegram, я уже вижу, что они сделали за ночь.

Вчера я опубликовал статью о своей команде агентов. Самый популярный вопрос — «Как я вообще это собрал?»

Вот ответ. Без теории, без схем. Реальную структуру файлов, реальные затраты, реальные ошибки — всё здесь.

Прочитав, вы поймёте, как создать команду AI-агентов, которая работает автономно во время вашего сна.

Почему команда, а не инструмент

Одновременно управлять Unwind AI и репозиториями Awesome LLM Apps означает делать шесть вещей каждый день: следить за новостями в AI, писать твиты, посты в LinkedIn, готовить рассылку, проверять вклад в GitHub и отвечать на вопросы сообщества.

Каждая задача занимает 30–60 минут. Шесть задач. Весь мой день уходит на это, и я ещё не приступил к настоящей работе.

Я пробовал решить проблему одним агентом. Один большой промпт, отвечающий за исследования, написание и проверку — всё в одном. Результат — всё получилось посредственно. Контекст заполнил всё пространство, качество снизилось. Один агент не способен одновременно выполнять шесть задач.

Поэтому я нанял шесть AI-агентов.

Знакомство с командой

Каждого агента назвал именем персонажа из сериала. Это не маркетинговый трюк. Когда я говорю Claude «у тебя энергия Двайта Шрюте», он из обучающих данных уже знает, что это значит: полностью, сосредоточенно, с преданностью делу. Это результат 30 сезонов, я использую бесплатно.

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

2. Dwight (Research): в честь Двайта Шрюте. Трижды в день он выполняет сканирование исследований, проверяет X, Hacker News, GitHub trending, Google AI блог и научные статьи, формируя структурированные отчёты для всех остальных агентов.

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

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

5. Ross (Engineering): в честь Росса Геллера. Обрабатывает проверку кода, исправление багов и техническую реализацию. В файле SOUL.md он пишет: «При решении проблем — сначала полностью их понять. Не просто лечить симптомы.»

6. Pam (Newsletter): в честь Пэм Бисли. Обрабатывает ежедневные отчёты Двайта и формирует из них дайджест для рассылки.

Шесть агентов, шесть задач, ясное разделение ролей.

Теперь о создании системы

Я запускаю всё на Mac Mini M4. Но скажу прямо: Mac Mini не обязателен.

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.

Мои настройки: базовая модель Mac Mini M4. Постоянно подключён к электросети и интернету, 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 запускает gateway — фоновый процесс, обеспечивающий работу всей системы. 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 каталогов примерно такая:

Моника — в корне. Она — главный агент, с которым я взаимодействую напрямую. Остальные агенты — её подчинённые или работают по собственному расписанию.

Не нужно сразу создавать шесть агентов. Я начал с одного — Моники, и по мере развития работы добавлял остальных.

Что такое SOUL.md

Каждый агент определяется файлом SOUL.md. Это описание личности, роли и командных инструкций — 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 личность, принципы, отношения с другими агентами и рамки принятия решений.

SOUL.md Моники — тоже самое.

Все агенты следуют одному шаблону: личность, роль, принципы, отношения, стиль. Размер файла — около 40–60 строк, его можно полностью уместить в контекст, он достаточно подробен, чтобы обеспечить стабильное поведение.

Координация между агентами

Между агентами нет API вызовов, очередей сообщений или оркестрации. Есть только файлы.

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

Координация — через файловую систему.

SOUL.md каждого агента точно указывает, куда писать или читать:

Нет посредников, нет интеграционных слоёв. Двайт пишет файл, Kelly читает его — всё через файлы на диске.

Это кажется очень простым. И действительно — так и есть. Именно поэтому это работает. 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.

Память

У агента нет памяти о предыдущих сессиях. Каждая новая — с нуля. Это особенность, а не недостаток. Но значит память должна быть явной.

Делится на два уровня:

Ежедневные логи (memory/YYYY-MM-DD.md): исходные записи каждой сессии — что произошло, что было написано, какие отзывы получены. Агент постоянно дописывает их в течение дня.

Долгосрочная память (MEMORY.md): извлечённые из логов ключевые инсайты — уроки, предпочтения, закономерности.

Каждый агент при начале сессии читает SOUL.md, USER.md, текущие и вчерашние файлы памяти, а для главного — ещё и MEMORY.md.

Эти агенты действительно учатся со временем. Не за счёт улучшения модели, а за счёт более богатого контекста.

Kelly научилась писать без эмодзи и хештегов — это уже в её памяти, и каждый раз при создании черновика она это учитывает. Dwight научился фильтровать важные сигналы от шума, сосредотачиваясь только на релевантных источниках — это тоже в его памяти.

Каждый день агент просматривает ежедневные логи, выделяет важное и обновляет MEMORY.md. Ежедневные файлы — исходные данные, MEMORY.md — сжатое знание.

Планирование

Агенты должны просыпаться самостоятельно. OpenClaw использует встроенный cron.

Мои настройки расписания:

Порядок важен. Двайт — первый, потому что все зависит от его результатов. Kelly и Rachel — после, потому что им нужны отчёты Двайта.

Механизм «heartbeat»

Иногда cron-задачи не выполняются — из-за перезагрузки, сбоев сети или лимитов API. Это инфраструктурные сбои.

Файл HEARTBEAT.md — резервный механизм. Каждый heartbeat главный агент проверяет, выполнилась ли задача. Если задача пропущена или не выполнена — он принудительно перезапускает её. Самовосстановление, без вмешательства человека.

Этот механизм подходит для проверки нескольких задач или 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 панель, не хочу запускать веб-приложение. Телефон всегда под рукой, агент — там же.

OpenClaw поддерживает Telegram как канал. 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, когда у них есть что показать, связываются со мной напрямую.

Мое утро: просыпаюсь, открываю Telegram, Двайт уже прислал исследовательский отчёт, Kelly — три черновика твитов на одобрение, 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 с первого раза. Начинаете с общего наброска в SOUL.md, наблюдаете за поведением, корректируете со временем. Как управлять реальным человеком.

Я называю это «поправочной подсказкой».

Например, изначальные черновики Kelly были полны эмодзи и восклицаний — не мой стиль. Я давал обратную связь: «Без эмодзи, без хештегов, короткие и ёмкие фразы». Она обновляла память, и через неделю стала работать так, как нужно. Двайт сначала собирал слишком много шума — все новости, все обновления — я сказал: «Не всё важное — важно. Мне нужны сигналы, а не шум». Он обновил принципы, и теперь его отчёты — фокусированные и практически применимые.

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» означает «полностью, сосредоточенно, без лишних слов». Но настоящая личность формируется из исправлений и корректировок, накопленных за недели.

Совет, с которым я согласен: давайте каждому агенту одну простую должность и условие остановки. Ограничения помогают — чем конкретнее роль, тем лучше результат.

Безопасность

Безопасность — в ваших руках. Мой подход прост: агент — в своём собственном мире, не входит в мой личный.

Mac Mini — их компьютер. У каждого есть свой аккаунт, свои API-ключи, ограниченные права доступа. Всё, что на этой машине — не связано с моими личными аккаунтами.

API сервисов вроде Gemini, Eleven Labs — специально для этого экземпляра OpenClaw. Я могу мониторить использование и быстро отключить, если что-то пойдёт не так.

Я не даю агентам доступ к моим личным аккаунтам. Если нужно, чтобы они увидели письмо — пересылаю его. Для проверки документов — делюсь через Telegram. Они видят только то, что я им разрешил.

Это как при найме новых сотрудников: не даёшь им сразу все ключи. Создаёшь рабочее пространство, выдаёшь доступ по мере необходимости.

Что может пойти не так и как исправить

Это не магия — это инфраструктура, которая может ломаться.

Gateway может упасть. Бывает редко, но случается. Решение — команда «openclaw gateway restart». Механизм heartbeat обнаружит сбой и перезапустит задачу, и вы не потеряете весь день.

Задачи cron могут пропустить окно. Машина перезагружена, сеть отключена, лимиты API — всё это сбои инфраструктуры.

Решение — механизм HEARTBEAT.md. Он проверяет, выполнилась ли задача. Если нет — принудительно перезапускает.

Контекстное окно может переполниться. Агент читает слишком много файлов при старте — и не может работать. Решение — держать SOUL.md коротким (40–60 строк), фокусировать AGENTS.md, загружать только сегодняшние и вчерашние файлы памяти. Агенту не нужно всё читать.

Качество вывода падает, если память запутывается или противоречит сама себе. Решение — регулярное обслуживание памяти: во время heartbeat агент просматривает ежедневные логи, выделяет важное и обновляет MEMORY.md, удаляет или архивирует старые файлы.

Конфликты при координации. Два агента пытаются обновить один файл. Решение — проектировать поток файлов так, чтобы один писал, а остальные читали. Например, Двайт пишет DAILY-INTEL.md, остальные читают его — без других прав на запись.

Главный урок надёжности — начинать просто. Один агент, одна задача, один план запуска. Работать стабильно неделю, потом добавлять следующего. Те, кто сразу запускают шесть агентов — совершают ошибку, как при развертывании распределённой системы без мониторинга.

Реальные затраты

Аппаратное обеспечение: Mac Mini M4 — от $499. Но подойдут любые постоянно включённые компьютеры, старый ноутбук или VPS за $5 в месяц. Всё, что есть — используйте.

Стоимость AI-моделей: я использую несколько моделей в команде, большинство задач — Claude Opus и Sonnet, для некоторых — Gemini, а также тестирую локальные модели через Ollama для снижения затрат.

Подробности:

Claude (Max план): $200 в месяц

Gemini API: $50–70 в месяц

TinyFish (веб-агент): около $50 в месяц

Eleven Labs (озвучка): около $50 в месяц

Telegram: бесплатно

OpenClaw: open-source, бесплатно

Итого — менее $400 в месяц, за эти деньги — команда, которая работает 24/7.

Что реально изменилось

Двайт экономит мне 2–3 часа исследований ежедневно. Раньше каждое утро я вручную просматривал X, Hacker News, GitHub trending и AI-блоги. Теперь — просыпаюсь и получаю готовый приоритетный обзор с источниками и действиями.

Kelly, Pam и Rachel экономят ещё 1–2 часа на подготовку контента. Росса я освобождаю от задач, которые раньше делал вечером.

Итого — около 4–5 часов в день.

Но ценность не в одном дне, а в накоплении за недели и месяцы. Агент, который ежедневно занимается исследованиями и работает 30 дней, накапливает сигналы, тренды и закономерности, которые невозможно получить за один сеанс. Я стал активнее публиковаться в X, качество постов выросло, публикации стали регулярными. Репозиторий Awesome LLM Apps растёт, рассылка — стабильный источник исследований.

Эти агенты не создают оригинальные идеи, не разрабатывают стратегии или прорывы. Они автоматизируют повторяющиеся структурированные задачи, которые раньше занимали у меня часы, освобождая место для действительно человеческого творчества.

Как начать

Не стоит сразу пытаться создать шесть агентов.

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

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

Третья неделя: добавьте второго агента. Теперь у вас есть потребность — исследовательский агент выдаёт информацию, а вам нужно автоматизировать публикацию. Создайте совместную работу через файлы: первый пишет, второй читает — всё через файловую систему.

Четвёртая неделя и далее: добавляйте новых агентов по мере необходимости. Не делайте это «по плану», а по реальной необходимости. Каждый агент должен закрывать конкретную проблему, а не быть демонстрацией или концептом.

Относитесь к этому как к найму. Не нанимайте сразу шесть человек — начните с одного, доведите до стабильной работы, потом добавляйте следующего.

Изменение мышления

Когда агент работает стабильно месяц, всё меняется. Вы перестаёте рассматривать AI как инструмент, включаемый по необходимости, а видите его как постоянную команду.

Я начинаю утро с приветствия Монике в Telegram, а перед сном говорю ей «спокойной ночи». Это кажется странным, но после месяца взаимодействия границы между агентом и человеком стираются.

Модель — базовая настройка, её легко повторить — Claude, GPT, Gemini. Но система — это SOUL.md, память, расписание, координация, хранение обратной связи. Она — ваша, уникальная.

И она растёт с каждым днём.

Каждое исследование Двайта обогащает его память, каждое исправление Росса — лучшее понимание кода, каждое обновление Kelly — более острые черновики. Всё это создаёт настоящую защитную стену — не модель, а обучающаяся система.

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