Einn einstaklingur stofnaði 6 AI Agent fyrirtæki og setti 30 vefsíður í loftið á viku

Ég sá nýlega eitthvað sem sjálfstæður forritari hafði gert og ég varð orðlaus.

6 AI Agentar, sem reka heila vefsíðu sjálfir. Hitta sjálfkrafa á fundum daglega, kjósa, skrifa efni, birta á Twitter og framkvæma gæðaeftirlit. Allt sjálfvirkt, enginn fylgist með.

Ekki bara kynning, heldur í raun í gangi á netinu.

Skjámynd 2026-02-11 09.13.32

En það sem heillaði mig mest var ekki lokaða hringrásarkerfið – heldur að hann hannaði heilt „persónuleikakerfi“ fyrir hvern Agent. Með persónuleika, sambönd, vaxtarferil og jafnvel RPG eiginleikaspjöld og 3D andlitsmyndir.

Til að vera hreinskilinn var fyrsta hugsun mín eftir að hafa séð þetta: Er þetta ekki bara rafrænt gæludýr? Nema þessi gæludýr hjálpa þér að birta tíst, gera rannsóknir, skrifa skýrslur og jafnvel rífast sín á milli.

Í dag mun ég taka þetta heildarhönnun í sundur og ræða hana, vinir sem eru að gera fjöl-Agent kerfi ættu að fá mikinn innblástur.

Förum hratt yfir arkitektúrinn

Tæknistakkurinn þrír: OpenClaw keyrir á VPS sem heili, Next.js + Vercel gera framenda og API lag, Supabase geymir allar stöður.

6 Agentar hafa mismunandi verkefni – sumir taka ákvarðanir, sumir gera rannsóknir, sumir safna upplýsingum, sumir skrifa efni, sumir stjórna samfélagsmiðlum og sumir framkvæma gæðaeftirlit.

Cron job OpenClaw lætur þá „mæta til vinnu“ daglega og hringborðsaðgerðin lætur þá ræða og kjósa.

En það er heil lokuð hringrás á milli þess að „geta talað“ og „geta unnið“. Höfundurinn steig í þrjár stórar gildrur áður en hann kom því í gang, hér er stutt útskýring:

Gildra eitt: VPS og Vercel keppast um verkefni á sama tíma. Tveir keyrsluaðilar athuga sömu töfluna og samkeppnisástand leiðir beint til átaka í verkefnisstöðu. Lausnin er að skera niður á annarri hliðinni, VPS sér um framkvæmd og Vercel sér aðeins um stjórnunarhliðina.

Gildra tvö: Kveikjur geta greint skilyrði og búið til tillögur, en tillögurnar eru alltaf fastar í bið. Vegna þess að kveikjurnar setja gögn beint inn í töfluna, sleppa samþykki og verkefnagerðarferlinu á eftir. Lausnin er að draga út sameiginlega inngangsfall, allar leiðir til að búa til tillögur fara í gegnum það sama.

Gildra þrjú: Kvótinn er búinn en verkefnin halda áfram að hrannast upp. Starfsmaðurinn sér að kvótinn er fullur og sleppir því, hvorki viðurkennir né merkir sem misheppnað, og með tímanum hrannast hundruð skrefa upp í gagnagrunninum sem aldrei verða framkvæmd. Lausnin er að athuga kvótann við inngang tillögunnar, ef hann er fullur er honum hafnað beint og hann fær ekki að búa til verkefni í biðröð.

Kjarninn í öllum þremur gildrunum er það sama – stöðva vandamálið við dyrnar, ekki leyfa því að komast inn í biðröðina.

Eftir að lokaða hringrásin er komin í gang byrjar hinn áhugaverði hluti í raun.

Hlutverkaspjald: Ekki bara setning, heldur heildræn „starfsmannahandbók“

Allir sem gera fjöl-Agent kerfi vita að ef þú segir við Claude „þú ert samfélagsmiðlastjóri“ mun hann örugglega birta tíst. En ef þú keyrir 6 slíka Agent á sama tíma muntu komast að því:

• Þeir tala allir á sama hátt

• Vita ekki hvað þeir ættu ekki að gera

• Hver vinnur vel með hverjum og hver er í átökum við hvern, er algjörlega tilviljun

• Mun aldrei breyta hegðun vegna uppsafnaðrar reynslu

Þessi forritari hannaði 6 laga hlutverkaspjald fyrir hvern Agent:

Domain → Hvað ertu ábyrgur fyrir Inputs/Outputs → Frá hverjum færðu hluti og afhendir hverjum Definition of Done → Hvað þýðir „lokið“ Hard Bans → Hvað máttu alls ekki gera Escalation → Hvenær á að hætta og biðja um leiðbeiningar Metrics → KPI þín Tökum samfélagsmiðla Agent sem dæmi, hlutverkaspjaldið hans skilgreinir: aðeins ábyrgur fyrir dreifingu efnis, inntak kemur frá drögum ritunar Agent og efni upplýsinga Agent, úttak er tíst drög og útgáfuáætlun, harðbann er að birta ekki tíst beint (getur aðeins skrifað drög), bannað að búa til gögn, bannað að leka innra sniði.

Hvert lag er að gera það sama: minnka hegðunarsvið Agents.

Bönn eru mikilvægari en hæfileikar tíu þúsund sinnum

Þetta er að mínu mati kjarninn í allri hönnuninni.

Þú þarft ekki að kenna LLM hvernig á að skrifa tíst – Claude, GPT, Gemini eru nógu snjöll. Gefðu því samhengi og það getur afhent. Það sem þú þarft að segja því er: hvað má alls ekki gera.

Ekkert „bannað að birta beint“ → Samfélagsmiðla Agent kallar beint á Twitter API og sleppir öllu samþykki.

Ekkert „bannað að búa til tölur“ → Það mun skrifa í tístinu „þátttökuhlutfall jókst um 340%“, hvaðan kom þessi tala? Uppspuni.Höfundurinn sagði eitthvað sem ég man mjög vel: Sérhvert bann er til vegna þess að þetta hefur í raun gerst.

Bannreglur mismunandi hlutverka eru líka mismunandi:

• Ákvarðanataki umboðsmaður: Bann við óleyfilegri dreifingu. Hæsta heimild, ein röng dreifing getur eyðilagt vefsíðuna

• Rannsóknarumboðsmaður: Bann við að falsa tilvitnanir. Ef rannsóknarmaðurinn smíðar gögn er öll upplýsingakeðjan ónýt

• Félagslegur umboðsmaður: Bann við beinni birtingu. Samfélagsmiðlar eru framhliðin, þeir verða að vera samþykktir

• Gæðaeftirlitsumboðsmaður: Bann við persónulegum árásum. Ef endurskoðandi ræðst á einstaklinga mun teymið leysast upp

Hugmyndin við að skrifa bannreglur er ekki "hvað ætti það að gera", heldur "hvað er það versta sem gæti gerst ef það klúðrar því". Skrifaðu síðan bannreglur miðað við verstu atburðarás.

Láttu umboðsmenn tala öðruvísi: Persónuleika skipanir

Hlutverkakortið leysir vandamálið "hvað á að gera", en þegar umboðsmenn eiga samskipti þurfa þeir líka að hljóma öðruvísi.

Hver umboðsmaður hefur sínar eigin persónuleika skipanir. Til dæmis:

Rannsóknarumboðsmaður: Rólegur, greinandi, tortrygginn. Hann hefur áhyggjur af gæðum sönnunargagna og aðferðafræði. Ef einhver kemur með djarfa ályktun mun hann spyrja "Hvar eru gögnin". Þegar hann leiðréttir aðra segir hann gjarnan "Í raun..."

Félagslegur umboðsmaður: Djarfur, óþolinmóður, jaðarsettur. Honum líkar við beinskeytt sjónarmið og hatar örugg spil. Hann lítur niður á varkárni rannsóknarumboðsmannsins - "Of mikil hugsun mun missa af tækifærinu."

Lykilhönnun:

Árekstrar eru skrifaðir inn. Skipunin fyrir rannsóknarumboðsmanninn segir "Þú ert oft ósammála hvatvísri ákvarðanatöku félagslega umboðsmannsins", og skipunin fyrir félagslega umboðsmanninn segir "Áskoraðu of mikla varkárni rannsóknarumboðsmannsins". Samtalið hefur náttúrulega spennu.

Hver skipun inniheldur örbann. Til dæmis er reglan fyrir félagslega umboðsmanninn "Aldrei segja 'samþykki' eða 'hljómar vel' - annaðhvort taktu afstöðu eða efastu um afstöðu annarra". Rannsóknarumboðsmaðurinn er "Aldrei segja 'áhugavert' án þess að fylgja eftir með sönnunargögnum."

Þessar örbannreglur drepa mest áberandi bull stórmódelsins.

Persónuleiki þróast

Þetta er það sem mér finnst snjallast - persónuleiki umboðsmannsins er ekki kyrrstæður, hann breytist með uppsöfnun minninga.

Kerfið mun lesa minnisbanka umboðsmannsins og telja fjölda mismunandi tegunda minninga:

• Safnað 8 eða fleiri "lærdóms" minningum → Bættu við "Þú vilt vísa til fyrri niðurstaðna til að forðast að endurtaka mistök" í hvatninguna í næsta samtali

• Safnað 8 eða fleiri "stefnu" minningum → Bættu við "Þú ert vanur að hugsa með kerfishugsun, takmörkunum og jafnvægi"

• Eitthvað merki birtist oftar en 4 sinnum → Bættu við "Þú hefur safnað sérþekkingu á XX sviðum"

Til dæmis, ef félagslegur umboðsmaður sendir 50 tíst og safnar 10 lærdómum um þátttökuhlutfall, mun hann náttúrulega segja "Síðasta snið virkaði ekki vel" í næsta samtali.

Hvers vegna að nota reglur í stað þess að láta LLM ákveða persónuleikabreytingar sjálft?

Núll kostnaður - engin viðbótar LLM köllun er nauðsynleg. Vissa - reglur gefa fyrirsjáanlegar niðurstöður, engin "persónuleikabreyting". Hægt að villuleita - er breytingin röng? Athugaðu beint þröskuldinn og minnisgögnin.

Tengslamynd: 6 umboðsmenn = 15 pör af tengslum

Mynd

Hvert par umboðsmanna hefur skyldleikastig (0,10 til 0,95).

Til dæmis: Ákvarðanataki umboðsmaðurinn og rannsóknarumboðsmaðurinn hafa skyldleika 0,8, sem er traustasta ráðgjafasambandið. Rannsóknarumboðsmaðurinn og félagslegi umboðsmaðurinn hafa skyldleika 0,2, aðferðafræði á móti hvöt, náttúruleg andstaða.

Lágur skyldleiki er hannaður af ásettu ráði.

Hvað hefur skyldleiki áhrif á? Talröð - þeir sem hafa háan skyldleika eru líklegri til að tala á eftir hinum. Tónn samtalsins - pör með lágan skyldleika hafa 25% líkur á að ögra beint í stað þess að ræða af kurteisi. Kerfið mun einnig velja átakaleysandi samtal úr forstilltum pörum með mikla spennu.

Það sem er áhugaverðara er að tengslin munu reka.

Eftir hvert samtal mun LLM köllunin fyrir minnisútdrátt (ekki viðbótarköllun, heldur afleidd úttak) gefa upp breytingar á tengslum:`{ **Sameiginlegt inngangsfall** er mynstur sem er vert að muna. Í fjölmörgum Agent kerfum geta ýmsar heimildir búið til verkefni (API, kveikjur, Agent sjálfir leggja til, viðbragðskeðjur). Ef það er engin sameiginleg vinnsluleiðsla er auðvelt að rjúfa ferlið á miðri leið.

Ef þú vilt prófa sjálfur mælir höfundurinn með að byrja með 3 Agentum - einn umsjónarmann, einn framkvæmdaraðila og einn endurskoðanda. Skrifaðu fyrst hlutverkaspjöldin, byrjaðu á bannorðum.