Вищий менеджер продуктів Google AI: 6 агентів, які беруть на себе мої щоденні обов'язки, менше ніж 400 доларів на місяць, цілодобово працюють

Автор: Shubham Saboo

Переклад: DeepChao TechFlow

DeepChao вступ: Шість агентів, кожен зі своєю роллю, виконують дослідження, створення контенту, перевірку коду та підготовку розсилки під час сну автора.

Автор повністю розкрив структуру файлів, реальні витрати, помилки та рекомендації по тижнях — це один із найцінніших практичних записів особистого досвіду роботи з AI-агентами.

Повний текст нижче:

Шість AI-агентів керують усією моєю роботою, коли я сплю.

Це не демонстрація. Це не проект на вихідні.

Справжня команда, яка працює цілодобово, гарантує, що я ніколи не відстаю. Дослідження завершені, контент підготовлений, код перевірений, розсилка готова. Щоранку, відкриваючи Telegram, я бачу, що вони вже пропрацювали цілий день.

Вчора я опублікував статтю про свою команду агентів. Найпершим питанням було: «Як я взагалі зібрав цю систему?»

Ось відповідь. Без теорії, без схем архітектури. Я показую реальну структуру файлів, реальні витрати, реальні помилки. Все тут.

Після прочитання ви зрозумієте, як створити команду AI-агентів, яка працює автономно під час вашого сну.

Чому команда, а не інструменти

Паралельне управління Unwind AI та репозиторієм Awesome LLM Apps означає щоденну роботу з шістьма завданнями: дослідження актуальних трендів у AI, написання твітів, публікація постів у LinkedIn, підготовка розсилки, перевірка внесків у GitHub та обробка запитів спільноти.

Кожне завдання займає 30–60 хвилин. Шість завдань — і весь мій день так і зникає, і я ще навіть не почав справжню роботу.

Я пробував вирішити цю проблему одним агентом. Один великий prompt для досліджень, написання та перевірки — все в одному. Результат — усе робиться посередньо. Контекст заповнюється, якість падає. Один агент не може одночасно виконувати шість функцій.

Тому я найняв шість агентів.

Знайомство з командою

Кожного агента називаю ім’ям персонажа з серіалу. Це не жарт. Коли я кажу Claude: «Ти маєш енергію Двайта Шрюте», він із тренувальних даних вже знає, що це означає: цілеспрямовано, зосереджено, ставить роботу на перше місце. Це результат 30 сезонів персонажів, я безкоштовно використовую їх.

1. Monica (Chief of Staff): названий на честь Моники Геллер. Вона головний агент і мій найчастотніший співрозмовник у Telegram. Координує інших, приймає стратегічні рішення, делегує завдання експертам. У файлі SOUL.md вона пише: «Ти той, хто гарантує, що все зроблено правильно.»

2. Dwight (Research): на честь Двайта Шрюте. Щодня тричі виконує дослідження — сканує X, Hacker News, GitHub Trending, Google AI блог і наукові статті, формує структуровані звіти для інших агентів.

3. Kelly (X/Twitter): на честь Келлі Капур. Аналізує дослідження Двайта, створює чорнові варіанти твітів — окремі пости, нитки, цитати. У SOUL.md вона пише: «Ти знаєш, що стане популярним ще до того, як це станеться.»

4. Rachel (LinkedIn): на честь Рейчел Грін. Джерело інформації таке саме, але платформа інша, тон — лідерство думки, а не гарячі коментарі.

5. Ross (Engineering): на честь Росса Геллера. Перевіряє код, виправляє баги, реалізує технічні рішення. У SOUL.md він пише: «Перед тим, як вирішити проблему, потрібно її глибоко зрозуміти. Не просто лікувати симптоми.»

6. Pam (Newsletter): на честь Пам Біслі. Формує з досліджень Двайта короткий огляд для розсилки.

Шість агентів — кожен зі своєю роллю, без суперечностей.

Тепер про створення системи

Я запускаю все на Mac Mini M4. Але це не обов’язково: OpenClaw підтримує macOS, Linux і Windows (через WSL). Можна використовувати ноутбук, геймерський ПК або VPS за $5 на місяць. Плюс Mac Mini — він завжди підключений, тихий і економний, але не обов’язковий.

Мій конфіг: базова модель Mac Mini M4. Постійно підключений до електрики і мережі, без монітора, взаємодія через Telegram на телефоні.

Встановлення OpenClaw

Потрібно лише дві команді в терміналі — менше п’яти хвилин.

Якщо виникнуть питання — дивіться документацію OpenClaw.

Це запускає gateway — фоновий процес, що підтримує роботу всіх агентів. Він керує агентами, виконує cron-завдання, обробляє повідомлення Telegram. Закривши термінал, агенти продовжують працювати.

Структура робочого простору

Один інстанс OpenClaw — кілька агентів. Не шість окремих інсталяцій.

Моя структура папок така:

Monica — у кореневій папці. Вона — головний агент, з яким я безпосередньо спілкуюся. Інші агенти — підлеглі або працюють за своїм cron, або делеговані їй.

Не потрібно одразу створювати шість агентів. Спершу — лише Monica, потім, з розумінням робочого процесу, поступово додаю інших.

Що таке SOUL.md

Кожен агент визначений файлом SOUL.md. Це його ідентичність, роль і інструкції. Це найважливіший файл системи.

Наприклад, приблизний SOUL.md для Двайта:

Зверніть увагу, що цей файл робить. Не просто говорить «ти дослідницький агент». Він надає агенту характер, чіткі принципи, стосунки з іншими агентами і рамки прийняття рішень.

SOUL.md Monica — теж саме.

Усі агенти мають однакову модель: ідентичність, роль, принципи, стосунки, стиль. Кожен SOUL.md — близько 40–60 рядків, короткий, щоб його можна було повністю врахувати у контексті кожної сесії, і водночас достатньо детальний для стабільної поведінки.

Координація між агентами

Між агентами немає API, черг повідомлень або оркестраційних фреймворків.

Є лише файли.

Дослідження Двайта пишеться у intel/DAILY-INTEL.md. Kelly читає цей файл і створює чорнові варіанти твітів. Rachel — той самий файл, але для LinkedIn. Pam — теж, для розсилки.

Координація — через файлову систему.

SOUL.md кожного агента точно вказує, куди писати:

Агентам — у файлі AGENTS.md — точно вказано, звідки читати:

Немає проміжних сервісів, немає інтеграційних шарів. Агент пише файл, інший читає. Передача — у вигляді markdown-файлу на диску.

Це здається дуже простим. І так і є. Саме тому воно працює. Файл не зламається, не має проблем із авторизацією, не потребує обробки API-лімітів — він просто там.

Структуровані дані у JSON, людський короткий огляд — у markdown. Агент читає markdown, JSON — це джерело для унікалізації та довгострокового відстеження.

Пам’ять

Агент не має пам’яті про попередні сесії. Кожна розмова — з чистого листа. Це особливість, а не недолік. Але тоді пам’ять має бути явно закодована.

Два рівні:

Щоденний журнал (memory/YYYY-MM-DD.md): первинний запис кожної сесії — що сталося, що написано, які відгуки отримано. Агент постійно дописує.

Довгострокова пам’ять (MEMORY.md): витяг із щоденних журналів — ключові висновки, уроки, уподобання, закономірності.

Кожен агент перед початком сесії читає файли: SOUL.md, USER.md, сьогоднішній і вчорашній memory, а якщо головна — ще й MEMORY.md.

З часом агенти навчаються. Не через покращення моделей, а через розширення контексту.

Kelly навчився писати без емодзі і хештегів — це вже у її пам’яті. Тепер кожен раз, коли вона створює чернетки, стиль зберігається. Dwight зрозумів, які історії проходять через «Alex-фільтр» (наш портрет цільової аудиторії), а які — ні. Це теж у його пам’яті.

Щодня агенти переглядають свої щоденники, витягують важливе і зберігають у MEMORY.md. Щоденний журнал — первинний запис, MEMORY.md — стисла мудрість.

Планування

Агенти мають самостійно прокидатися. OpenClaw використовує вбудований cron.

Мій розклад:

Порядок важливий. Спершу — Dwight, бо він дає основу для інших. Потім Kelly і Rachel, бо вони залежать від його звітів.

Автоматичний «heartbeat»

Іноді cron-завдання провалюються. Машина перезавантажується, завдання зависають, мережа обірвалася. Це — інфраструктура, і вона має свої збої.

Файл HEARTBEAT.md — страховка. Щоразу, коли запускається «серце», головний агент перевіряє, чи виконалося cron. Якщо ні — перезапускає. Це — самовідновлення, без втручання.

«Heartbeat» підходить для групових перевірок або злегка зсунутого часу. Cron — для точного планування і ізоляції від головної сесії.

Telegram — інтерфейс

Немає дашбордів, веб-інтерфейсів або панелей управління. Я спілкуюся з агентами через Telegram.

Це свідомий вибір. Не хочу входити у панелі, не хочу відкривати веб-додатки. Телефон — завжди поруч, Telegram — завжди відкритий, і агенти знаходять мене там.

OpenClaw підтримує Telegram як канал. Після налаштування агент з’являється у вигляді бота. Ви пишете йому — він відповідає, надсилає чернетки, ви затверджуєте або відхиляєте. Як колега у месенджері.

Монака — мій головний контакт, вона веде більшість діалогів і делегує завдання іншим. Інші агенти, коли генерують щось для перевірки, звертаються безпосередньо до мене.

Мій типовий ранок: прокидаюся, відкриваю Telegram, Двайт уже надіслав дослідження, Kelly — три чернетки твітів, Rachel — готовий пост у LinkedIn. Я переглядаю, даю зворотній зв’язок, затверджую — і все це за 10 хвилин із кавою.

Формування характеру

Ви не зможете одразу створити ідеальний характер агента. Спершу — приблизний профіль у SOUL.md, спостерігайте за поведінкою, коригуйте з часом. Як керувати справжньою людиною.

Я називаю це «коригуючим prompt engineering».

Перші чернетки Kelly — з емодзі і знаками оклику — не мій стиль. Я даю зворотній зв’язок: «Без емодзі, без хештегів, короткі й сильні речення». Вона оновлює пам’ять, і через тиждень вже стабільно працює так, як потрібно. Спершу Dwight ловив багато шуму — кожен новий репозиторій, кожне оновлення — він додавав усе. Я сказав: «Не всі популярні речі важливі. Мені потрібен сигнал, а не шум». Тепер його принципи — сфокусовані, корисні.

Будь-який агент у перших версіях — посередній, у десятих — хороший, у тридцятих — відмінний. Потрібно багато доопрацювань. Назви персонажів допомагають швидко задати базовий характер — «Двайт Шрюте енергія» означає цілеспрямованість, фокус і без зайвих слів. Але справжній характер формується через тижні корекцій у пам’яті.

Рекомендація, з якою я погоджуюся: дайте кожному агенту просту, звичайну посаду і чіткий стоп-слово. Обмеження допомагають. Чим конкретніша роль — тим кращий результат.

Безпека

Безпека — у ваших руках. Мій підхід простий: агент має власний світ, і він не входить у мій.

Mac Mini — їхній комп’ютер. Вони мають свої поштові акаунти, API-ключі, обмежені права доступу. На цій машині нічого не підключено до моїх особистих акаунтів.

API сервісів, таких як Gemini, Eleven Labs, — для цього OpenClaw виділив окремі ключі. Я можу контролювати використання і швидко обмежити доступ у разі підозри.

Я ніколи не даю агентам доступ до моїх особистих акаунтів. Якщо потрібно, щоб вони бачили лист — пересилаю. Якщо потрібно — ділюся документами у Telegram. Вони бачать лише те, що я хочу їм показати.

Це — принцип, як із новими співробітниками. Не даєте їм ключі від усього одразу. Створюєте окремий робочий простір, окремі облікові дані, ділитеся інформацією за потребою.

Що може піти не так і як виправити

Це не магія — це інфраструктура, і вона може зламатися.

Gateway може зупинитися. Це рідко, але трапляється. Виправлення — команда: «openclaw gateway restart». Heartbeat виявить збої і перезапустить завдання, щоб не втратити день.

Завдання cron пропустило час. Машина перезавантажилася, мережа зірвалася, API обмежили. Виправлення — HEARTBEAT.md автоматично перезапустить завдання, якщо воно не виконалося за 26 годин.

Контекстний вікно переповнене. Агент читає багато файлів на початку сесії — і не має місця для роботи. Виправлення — тримати SOUL.md коротким (40–60 рядків), фокусуватися на актуальних файлах, читати тільки сьогоднішні і вчорашні memory, не потрібно кожного разу все історичне.

Якість вихідних даних погіршується. Це трапляється, коли пам’ять заплутана або суперечлива. Виправлення — регулярне обслуговування пам’яті: під час heartbeat агент переглядає щоденники, витягує важливе і зберігає у MEMORY.md, старі файли видаляє або архівує.

Конфлікти при координації. Два агенти намагаються оновити один файл одночасно. Виправлення — зробити так, щоб один писав, а інші читали. Наприклад, Dwight пише DAILY-INTEL.md, інші — читають його.

Найважливіший урок — починайте з простого. Один агент, одне завдання, один розклад. Запустіть — і працюйте стабільно тиждень. Потім додавайте другого. Ті, хто одразу запускають шість агентів і дивуються, чому щось не працює — роблять ту саму помилку, що й у розгортанні розподілених систем без моніторингу.

Реальні витрати

Обладнання: Mac Mini M4 — від $499 новий. Але можна використовувати будь-який ПК, ноутбук або VPS за $5 на місяць. Що є під рукою.

Витрати на моделі AI: я використовую кілька моделей у команді. Більшість завдань — Claude Opus і Sonnet, окремі — Gemini, тестую локальні моделі через Ollama для зниження витрат.

Деталі:

Claude (Max план): $200/місяць

Gemini API: $50–70/місяць

TinyFish (веб-агент): близько $50/місяць

Eleven Labs (озвучка): близько $50/місяць

Telegram — безкоштовно

OpenClaw — відкритий код, безкоштовно

Загалом — менше $400 на місяць, і у вас команда, яка працює цілодобово.

Що змінилося насправді

Двайт щодня економить мені 2–3 години досліджень. Раніше я сам вручну переглядав X, Hacker News, GitHub Trending і AI-блоги. Тепер — ранковий короткий огляд із посиланнями і рекомендаціями.

Kelly, Pam і Rachel заощадили ще 1–2 години на створення контенту. Ross виконує технічні задачі, які раніше робив увечері.

Загалом — щодня я економлю 4–5 годин.

Але справжня цінність — не один день, а систематичне накопичення за тижні і місяці. Агент, що щодня досліджує і працює 30 днів, накопичує сигнали, тренди і закономірності, які неможливо отримати за один сеанс. Я став активніше публікувати у X, підвищив якість постів і стабілізував час публікацій. Репозиторій Awesome LLM Apps росте, розсилка стабільно отримує нові дослідження.

Ці агенти не здатні на оригінальні ідеї, стратегічні перетворення або креативні прориви. Вони виконують повторювану, структуровану роботу, що раніше займала години, — і це дає мені змогу зосередитися на тому, що вимагає людського розуму.

Як почати

Не намагайтеся одразу створити шість агентів.

Перша тиждень: один агент — одне завдання. Встановіть OpenClaw, напишіть перший SOUL.md у діалозі з агентом, оберіть найчастотніше повторюване завдання (для більшості — дослідження або створення контенту), налаштуйте Telegram, створіть cron і спостерігайте за роботою тиждень, виправляйте помилки.

Другий тиждень: додайте пам’ять і вдосконалюйте. Спочатку — результати будуть посередні, це нормально. Даючи зворотній зв’язок, спостерігайте за зростанням файлів пам’яті, коригуйте SOUL.md. До кінця другого тижня агент має давати корисний результат.

Третій тиждень: додайте другого агента. Тепер ви бачите потребу — дослідницький агент генерує інфо, а вам потрібно автоматизувати створення контенту. Створіть спільний файл: перший агент пише, другий читає. Координація — через файлову систему.

Четвертий тиждень і далі: додавайте агентів по мірі потреби. Не чекайте ідеального моменту — додавайте, коли відчуваєте натиск. Кожен агент має вирішувати реальні проблеми, а не демонструвати концепцію.

Розглядайте це як найм. Не наймайте шістьох співробітників одразу. Спершу — одного, щоб він працював стабільно, потім — другого, і так далі.

Зміна менталітету

Після місяця стабільної роботи агентів щось змінюється. Ви перестаєте сприймати AI як інструмент, що вмикається за потреби, і починаєте бачити його як команду, що працює постійно.

Я починаю ранок з привітання Monica у Telegram і перед сном кажу їй «на добраніч». Це може звучати дивно, але через місяць щоденної взаємодії і зворотного зв’язку межа між агентом і людиною стирається.

Моделі — це базова конфігурація, доступна всім: Claude, GPT, Gemini. Але система — це те, що побудовано навколо моделі: SOUL.md, пам’ять, розклад, координація, збереження у файлах — все це працює у довгостроковій перспективі.

Ця система — ваша, і ніхто не має такої ж. Вона щодня зростає і накопичує цінність.

Кожне дослідження Двайта робить його пам’ять багатшою, кожен фідбек Kelly — гострішим, кожен виправлений баг Ross — краще розуміє ваш код.

Це — справжня конкурентна перевага. Не модель, а навчальна система.

Сьогодні починайте. Один агент, одне завдання, один розклад.