Я один человек. Я создаю контент в нескольких направлениях и у меня слишком много дел, требующих внимания: домашняя лаборатория, мониторинг инфраструктуры, умные домашние устройства, конвейер технического письма, проект книги, домашняя автоматизация и еще несколько других проектов, которые обычно требуют небольшой команды. Выпуск реален: опубликованные блог-посты, исследовательские справки, подготовленные заранее, аномалии инфраструктуры, обнаруженные до того, как они станут сбоями, черновики продвигаются через проверку пока я сплю.

Мой секрет, если его так можно назвать, это автономные агенты ИИ, работающие на сервере домашней лаборатории. Каждый владеет своим доменом. У каждого есть своя идентичность, память и рабочее пространство. Они работают по расписанию, берут задачи из входящих писем, передают результаты друг другу и в основном управляют собой. Время выполнения, управляющее всем этим, это OpenClaw.

Это не учебник и, конечно, не рекламный материал продукта. Это журнал разработчика. Система работает достаточно долго, чтобы сломаться интересными способами, и я усвоил достаточно из этих поломок, чтобы построить механизмы вокруг них. Далее следует приблизительная карта того, что я построил, почему это работает, и связующая ткань, которая это удерживает.

Давайте начнем.

9 оркестраторов, 35 персон и много Markdown (и это растет)

Когда я начинал, это был основной агент OpenClaw и я. Я быстро увидел необходимость в нескольких агентах: агент технического письма, технический рецензент и несколько технических специалистов, которые могли бы взвешивать конкретные домены. Вскоре у меня было почти 30 агентов, каждый с необходимыми 5 файлами markdown, рабочими пространствами и памятью. Ничего не работало хорошо.

В конце концов я сократил это до 8 всего оркестраторов и полезной библиотеки персон, которых они могли бы принимать или использовать для порождения подагента.

Одна из моих любимых вещей при построении агентов это их именование, поэтому давайте посмотрим, что у меня есть сегодня:

CABAL (из Command and Conquer – злой ИИ в одной из игр) – это центральный координатор и основной интерфейс с моим кластером OpenClaw.

DAEDALUS (ИИ из Deus Ex) – отвечает за техническое письмо: блоги, посты LinkedIn, исследовательские/мнемические работы, работы по принятию решений. Все, где мне нужны глубокие технические знания, опытные рецензенты и исследователи, это для этого.

REHOBOAM (повествовательная машина Westworld) – отвечает за художественное письмо, потому что я мечтаю написать следующий большой киберпанк/научно-фантастический сериал. Это включает редакторов, рецензентов, исследователей, дискуссионный круг, книжный клуб и еще кое-что.

PreCog (из Minority Report) – отвечает за предварительное исследование, построение внутренней вики и попытается заметить темы, на которые я буду хотеть глубоко погружаться. Он также принимает специальные запросы, поэтому когда у меня возникает проблеск идеи, PreCog может собрать ресурсы, чтобы когда я буду готов, у меня было полное, тщательно отобранное исследовательское резюме для начала работы.

TACITUS (также из Command and Conquer) – отвечает за инфраструктуру моей домашней лаборатории. У меня есть пара серверов, NAS, несколько маршрутизаторов, Proxmox, контейнеры Docker, Prometheus/Grafana и т.д. Этот владеет всем этим. Если у меня есть какая-либо проблема, я не захожу по SSH и разбираюсь сам, или даже не прыгаю в сеанс Claude Code, я пишу TACITUS в Slack, и он это обрабатывает.

LEGION (также из Command and Conquer) – сосредоточена на самосовершенствовании и улучшении системы.

MasterControl (из Tron) это моя инженерная команда. У нее есть фронтенд и бэкенд разработчики, сбор требований/документация, QA, проверка кода и проверка безопасности. Большинство персон полагаются на Claude Code, но это легко может измениться с простым изменением markdown персоны.

HAL9000 (вы знаете откуда) – этот владеет моим SmartHome (ирония намеренна). Он имеет доступ к моим Philips Hue, SmartThings, HomeAssistant, AirThings и Nest. Он говорит мне, когда датчики отключаются, когда что-то ломается, или когда качество воздуха становится плохим.

TheMatrix (хорошо, давайте честны, вы знаете) – этот, я довольно гордым. В ранние дни агентного и Autogen Framework, я создал несколько систем, каждая с более чем 1 персоной, которые бы сотрудничали и возвращали бы резюме их обсуждения. Я использовал это, чтобы быстро генерировать идеи по темам и собирать различные синтетические мнения от разных персон. Большой недостаток был в том, что я никогда не обертывал это в пользовательский интерфейс; мне всегда приходилось открывать VSCode и редактировать код, когда мне нужна была другая группа. Хорошо, я передал это MasterControl, и он использовал Python и фреймворк Strands для реализации того же самого. Теперь я говорю ему, сколько персон я хочу, немного о каждой, и хочу ли я, чтобы он создал еще для меня. Затем он их выпускает и дает мне обзор обсуждения. Это Matrix, ранняя альфа версия, когда это были все зеленые строки кода и никакой женщины в красном платье.

И я намеренно оставляю несколько оркестраторов, потому что они все еще готовятся, и я не уверен, будут ли они долгоживущими. Я сохраню их для будущих постов.

Каждый имеет подлинное владение доменом. DAEDALUS не просто пишет когда его просят. Он поддерживает конвейер контента, запускает обнаружение тем по расписанию и применяет стандарты качества к собственному выпуску. PreCog активно выделяет темы, соответствующие моим интересам. TACITUS проверяет здоровье системы по расписанию и эскалирует аномалии.

Вот различие "оркестратора". Эти агенты имеют агентность в своих доменах.

Теперь второй слой: персоны. Оркестраторы дорогие (подробнее об этом позже). Вы хотите тяжелые модели, принимающие решения. Но не каждая задача нуждается в тяжелой модели.

Переформатирование черновика для LinkedIn? Прохождение корректировки? Проверка фрагментов кода? Вам не нужен Opus, чтобы рассуждать о каждом предложении. Вам нужна быстрая, дешевая, сосредоточенная модель с правильными инструкциями.

Это персона. Файл markdown, содержащий определение роли, ограничения и формат выпуска. Когда DAEDALUS нужно отредактировать черновик, он порождает персону технического редактора на меньшей модели. Персона делает одну работу, возвращает выпуск и исчезает. Нет постоянства. Нет памяти. Задача входит, задача выходит.

Библиотека персон выросла примерно до 35 в семи категориях:

  • Креативные: писатели, рецензенты, специалисты по критике
  • Техническое письмо: писатель, редактор, рецензент, рецензент кода
  • Дизайн: дизайнер UI, исследователь UX
  • Инженерия: ИИ инженер, архитектор бэкенда, быстрый прототипист
  • Продукт: синтезатор обратной связи, приоритизатор спринта, исследователь трендов
  • Управление проектами: трекер экспериментов, поставщик проектов
  • Исследование: все еще заполнитель, поскольку оркестраторы пока обрабатывают исследования напрямую

Думайте об этом как о штатных инженерах против подрядчиков. Штатные инженеры (оркестраторы) владеют дорожной картой и принимают решения. Подрядчики (персоны) приходят на спринт, делают работу и уходят. Вам не нужен штатный инженер, чтобы отформатировать пост LinkedIn.

Агенты дорогие — персоны не такие

Позвольте мне быть конкретным о разделении затрат, потому что именно здесь многие конструкции систем агентов идут неправильно.

Инстинкт состоит в том, чтобы сделать все мощным. Каждая задача через вашу лучшую модель. Каждый агент имеет полный контекст. Вы очень быстро набегаете на счет, который заставляет вас пересмотреть свой жизненный выбор. (Спросите меня, как я знаю.)

Исправление: будьте целеустремленны относительно того, что требует рассуждений, а что требует следования инструкциям.

Оркестраторы работают на Opus (или эквивалент). Они принимают решения: что работать дальше, как структурировать подход к исследованию, соответствует ли выпуск стандартам качества и когда эскалировать. Вам нужна хорошая оценка там.

Задачи письма работают на Sonnet. Достаточно сильна для качественной прозы, существенно дешевле. Здесь происходит составление черновиков, редактирование и синтез исследований.

Легкое форматирование: Haiku. Оптимизация LinkedIn, быстрое переформатирование, ограниченные выпуски. Файл персоны говорит модели ровно то, что производить. Вам не нужны рассуждения для этого. Вам нужны сопоставление паттернов и скорость.

Вот приблизительно то, как выглядит работающая персона технического редактора:

# Персона: Технический редактор

## Роль
Отполировать технические черновики для ясности, согласованности и правильности.
Вы специалист, а не оркестратор. Делайте одну работу, возвращайте выпуск.

## Справка голоса
Совпадайте голосом автора точно. Прочитайте ~/.openclaw/global/VOICE.md
перед редактированием. Сохраняйте разговорные отступления, ограниченные утверждения и
самоуничижительный юмор. Если предложение звучит как защита диссертации, переписываю его, чтобы звучало как обеденный разговор