En človek je ustvaril 6 podjetij z AI agenti in v enem tednu lansiral 30 spletnih strani

Pred kratkim sem videl nekaj, kar je ustvaril neodvisni razvijalec in me pustilo brez besed. 6 AI agentov, ki sami upravljajo celotno spletno stran. Vsak dan samodejno vodijo sestanke, glasujejo, pišejo vsebino, objavljajo na Twitterju in izvajajo nadzor kakovosti. Popolnoma avtomatizirano, brez nadzora. To ni demo, ampak resnično deluje na spletu. 截屏2026-02-11 09.13.32 Najbolj pa me ni navdušila arhitektura zaprte zanke, ampak dejstvo, da je vsakemu agentu zasnoval celoten "sistem osebnosti". Imajo osebnost, odnose, krivuljo rasti in celo RPG atribute in 3D avatarje. Iskreno povedano, moja prva reakcija po ogledu je bila: ali ni to elektronski hišni ljubljenček? Le da ti hišni ljubljenčki pomagajo objavljati tvite, izvajati raziskave, pisati poročila in se celo prepirati med seboj. Danes bomo razčlenili celoten dizajn in mislim, da bo marsikdo, ki dela na sistemih z več agenti, našel navdih. **Hitro si oglejmo arhitekturo** Tehnološki sklad treh elementov: OpenClaw teče na VPS kot možgani, Next.js + Vercel deluje kot front-end in API plast, Supabase shranjuje vsa stanja. Šest agentov ima različne naloge – nekateri sprejemajo odločitve, drugi raziskujejo, zbirajo obveščevalne podatke, pišejo vsebino, upravljajo družbene medije in izvajajo nadzor kakovosti. Cron job OpenClaw jim omogoča, da se vsak dan "prijavijo v službo", funkcija okrogle mize pa jim omogoča razpravo in glasovanje. Vendar pa je med "sposobnostjo govoriti" in "sposobnostjo delati" celotna zaprta zanka. Avtor je naletel na tri velike pasti, preden je stvar delovala, in tukaj jih bom na kratko opisal: **Past 1: VPS in Vercel se hkrati borita za naloge.** Dva izvajalca preverjata isto tabelo, tekmovalno stanje pa neposredno povzroči konflikt stanja naloge. Rešitev je, da se ena stran odreže, VPS je odgovoren za izvajanje, Vercel pa samo za nadzorno ploščo. **Past 2: Sprožilci lahko zaznajo pogoje in ustvarijo predloge, vendar predlogi vedno ostanejo v stanju čakanja.** Ker sprožilci neposredno vstavljajo podatke v tabelo, preskočijo poznejši postopek odobritve in ustvarjanja nalog. Rešitev je, da se izvleče enotna vhodna funkcija, skozi katero gredo vse poti za ustvarjanje predlogov. **Past 3: Kvota je porabljena, vendar se čakalne naloge še vedno noro kopičijo.** Delavec vidi, da je kvota polna, in jo preskoči, je ne prevzame in ne označi kot neuspešno, zato se v bazi podatkov sčasoma nabere na stotine korakov, ki se nikoli ne bodo izvedli. Rešitev je, da se kvota preveri že na vhodu v predlog, in če je polna, se predlog zavrne, da se ne ustvari čakalna naloga. Bistvo vseh treh pasti je isto – **ustavite težavo na vratih, preden pride v čakalno vrsto.** Ko zaprta zanka deluje, se zanimiv del šele zares začne. **Kartica vloge: ni samo stavek, ampak celoten "priročnik za zaposlene"** Vsi, ki delate na sistemih z več agenti, veste, da če rečete Claudu "ti si vodja družbenih medijev", bo res objavljal tvite. Če pa hkrati poganjate 6 takšnih agentov, boste ugotovili: - Vsi govorijo enako - Ne vedo, česa ne bi smeli početi - Kdo dobro sodeluje s kom in kdo je s kom v konfliktu, je odvisno od sreče - Nikoli ne bodo spremenili svojega vedenja zaradi nabranih izkušenj Ta razvijalec je vsakemu agentu zasnoval 6-plastno kartico vloge: `Domain → Za kaj ste odgovorni Inputs/Outputs → Od koga dobivate stvari in komu jih dostavljate Definition of Done → Kaj pomeni "končano" Hard Bans → Česa absolutno ne smete početi Escalation → Kdaj se ustaviti in vprašati Metrics → Vaši KPI-ji `Vzemimo za primer agenta za družbene medije, njegova kartica vloge določa: odgovoren je samo za distribucijo vsebine, vhodi so prispevki agenta za pisanje in gradivo agenta za obveščevalne podatke, izhodi pa so osnutki tvitov in načrti objav, stroga prepoved neposrednega objavljanja tvitov (lahko samo piše osnutke), prepoved izmišljevanja podatkov, prepoved razkrivanja notranjih formatov. Vsaka plast počne isto: **zmanjšuje vedenjski prostor agenta.** **Prepovedi so milijonkrat pomembnejše od sposobnosti** To je po mojem mnenju najbolj bistvena točka celotnega dizajna. Ni vam treba učiti LLM, kako pisati tvite – Claude, GPT in Gemini so dovolj pametni. Dajte mu kontekst in ga bo dostavil. Povedati mu morate: **česa absolutno ne sme početi.** Če ni "prepovedi neposrednega objavljanja" → agent za družbene medije neposredno pokliče Twitter API in preskoči vse odobritve. Če ni "prepovedi izmišljevanja številk" → bo v tvitu zapisal "stopnja interakcije se je povečala za 340 %", od kod ta številka? Izmišljena.

Avtor je rekel nekaj, kar si zelo dobro zapomnim: Vsaka prepoved obstaja, ker se je ta stvar res zgodila.

Logika prepovedi se razlikuje glede na vlogo:

• Agent za odločanje: Prepovedana je uvedba brez odobritve. Ima najvišjo raven dovoljenj, ena sama napačna uvedba lahko uniči spletno mesto.
• Raziskovalni agent: Prepovedano je izmišljevanje citatov. Če raziskovalec ponareja podatke, je celotna informacijska veriga uničena.
• Socialni agent: Prepovedana je neposredna objava. Socialni mediji so izložba, ki mora biti odobrena.
• Agent za nadzor kakovosti: Prepovedani so osebni napadi. Če revizor napade posameznika, se ekipa razide.

Pri pisanju prepovedi ne gre za "kaj bi moral storiti", temveč za "kaj je najhujše, kar se lahko zgodi, če ga zafrkne". Nato napišite prepoved glede na najhujši možni scenarij.

Naj agenti govorijo drugače: navodila za osebnost

Kartica z vlogo rešuje vprašanje "kaj storiti", vendar morajo agenti pri pogovoru med seboj zveneti drugače.

Vsak agent ima ločena navodila za osebnost. Na primer:

Raziskovalni agent: Miren, analitičen, skeptičen. Zanima ga kakovost dokazov in metodologija. Če nekdo izreče drzen zaključek, bo vprašal "Kje so podatki?". Pri popravljanju drugih rad reče "Pravzaprav..."

Socialni agent: Drzen, nestrpen, marginalen. Všeč so mu ostre ideje, sovraži varne poteze. Ne verjame v previdnost raziskovalnega agenta - "Preveč razmišljanja zamudi priložnost."

Ključna zasnova:

Konflikt je zapisan v kodo. V navodilih raziskovalnega agenta piše "Pogosto se ne strinjate z impulzivnimi odločitvami socialnega agenta", v navodilih socialnega agenta pa piše "Izzovite pretirano previdnost raziskovalnega agenta". Pogovor je seveda napet.

Vsako navodilo vsebuje mini prepoved. Na primer, pravilo socialnega agenta je "Nikoli ne recite 'strinjam se' ali 'zveni dobro' - bodisi zavzemite stališče bodisi izzivajte stališče drugih". Raziskovalni agent je "Nikoli ne recite 'zanimivo', ne da bi navedli dokaze."

Te mini prepovedi ubijejo nesmiselne besede, ki jih ima veliki model najraje.

Osebnost se bo razvijala

To se mi zdi najbolj pameten del - osebnost agenta ni statična, ampak se spreminja z nabiranjem spominov.

Sistem bo prebral spominsko bazo agenta in statistično obdelal število različnih vrst spominov:

• Nabralo se je več kot 8 spominov vrste "lekcija" → naslednjič, ko se pogovarjate, dodajte v poziv "Sklicevali se boste na pretekle rezultate, da se izognete ponavljanju napak"
• Nabralo se je več kot 8 spominov vrste "strategija" → dodajte "Navajeni ste razmišljati s sistemskim razmišljanjem, omejitvami in kompromisi"
• Določena oznaka se pojavi več kot 4-krat → dodajte "Nabrali ste strokovno znanje na področju XX"

Na primer, če socialni agent objavi 50 tvitov in nabere 10 lekcij o stopnji interakcije, bo naslednjič, ko se bo pogovarjal, naravno rekel "Prejšnja oblika ni delovala dobro."

Zakaj uporabljati pravila, namesto da bi LLM sam odločal o spremembah osebnosti?

Ničelni stroški - ne potrebujete dodatnih klicev LLM. Gotovost - pravila dajejo predvidljive rezultate, ne bo "nenadne spremembe osebnosti." Možnost odpravljanja napak - modifikator ni pravilen? Preverite neposredno prag in podatke o spominu.

Matrika odnosov: 6 agentov = 15 parov odnosov

Slika

Vsak par agentov ima oceno afinitete (od 0,10 do 0,95).

Na primer: Agent za odločanje in raziskovalni agent imata afiniteto 0,8, kar je najbolj zaupanja vreden odnos svetovalca. Raziskovalni agent in socialni agent imata afiniteto 0,2, metodologija proti impulzivnosti, naravno nasprotje.

Nizka afiniteta je namenoma zasnovana.

Kaj vpliva na afiniteto? Vrstni red govora - tisti z visoko afiniteto bodo verjetneje nadaljevali s govorom drugega. Ton pogovora - pri parih z nizko afiniteto obstaja 25-odstotna verjetnost neposrednega izziva namesto vljudne razprave. Sistem bo izbral tudi vnaprej določene pare z visoko napetostjo za reševanje konfliktov.

Še bolj zanimivo je, da se bodo odnosi spreminjali.

Po vsakem pogovoru bo klic LLM za pridobivanje spomina (ne dodaten klic, ampak stranski izhod) dal spremembo odnosa:

`{ \**Enotna vstopna točka funkcije** je vzorec, ki si ga je vredno zapomniti. V sistemu z več agenti lahko različni viri ustvarjajo naloge (API, sprožilci, agenti sami, reakcijske verige). Če ni enotnega procesiranja, se lahko proces prekine na pol poti. Če želite poskusiti sami, avtor priporoča, da začnete s 3 agenti - koordinatorjem, izvajalcem in revizorjem. Najprej napišite kartice vlog, začenši s prepovedmi.