OpenClaw + Claude Code/Codex：Izrada ličnog razvojnog Agent Swarm

Zdravo svima, ja sam Lu Gong.

Nedavno sam na X-u naišao na jedan tvit koji me odmah privukao. Nezavisni programer po imenu Elvis rekao je da više ne koristi direktno Claude Code i Codex, već koristi OpenClaw kao sloj orkestracije, omogućavajući AI orkestratoru po imenu Zoe da upravlja celim Claude Code i Codex Agent Swarm-om.

Podaci iz ovog tvita su takođe impresivni, 4.9 miliona pregleda, 11.000 lajkova, 1800 deljenja.

Naš nalog piše o Vibe Coding više od četiri meseca, a Claude Code je oduvek bio naš glavni alat. Pre sam pisao nekoliko članaka o saradnji više agenata, VSCode arhitekturi više agenata i slično.

Ali kada sam video kako Elvis koristi ovaj sistem, mogu samo reći da je to zaista profesionalno. Jedna osoba, koristeći jedan sistem orkestracije, dnevno podnosi 50 kodnih zahteva, a najjači dan je podneo 94 zahteva, dok je primio 3 poziva od klijenata, a da nije otvorio editor ni jednom.

Zar to nije kao da jedna osoba radi posao celog razvojnog tima?

Danas ćemo analizirati kako je to postigao.

OpenClaw je svima poznat

Ovaj mali rak je od Nove godine do sada veoma popularan. Ukratko, to je open-source AI Agent okvir, koji je na GitHub-u već prešao 240.000 zvezdica, i pre dva dana je zvanično prešao React, postavši open-source projekat sa najbržim rastom zvezdica u istoriji GitHub-a.

Osnivač Peter Steinberger je austrijski programer, ranije je osnovao PSPDFKit (B2B kompaniju za PDF okvir), a 2021. godine je dobio investiciju od 100 miliona evra od Insight Partners. U februaru ove godine, Peter je najavio da se pridružuje OpenAI, a projekat OpenClaw je prebačen na upravljanje open-source fondu.

OpenClaw nije chatbot, već AI Agent runtime koji radi na vašem lokalnom uređaju. Ima četiri ključne komponente: Gateway (ulazna tačka, povezuje više od 50 platformi za poruke), Agent (motor za inferenciju), Skills (više od 5400 dodataka), Memory (sistem pamćenja).

Međutim, Elvis koristi OpenClaw na poseban način. On ga direktno koristi kao sloj orkestracije, isključivo za upravljanje kodnim agentima kao što su Claude Code i Codex, a ne kao opšti pomoćnik.

Ova ideja je zaista neobična.

Zašto je potreban sloj orkestracije?

Elvis je u tvitu istakao jedan ključni stav: kontekstualni prozor je igra nulte sume.

Ako ubacite kod, nema prostora za poslovni kontekst. Ako ubacite istoriju klijenata i zapisnike sastanaka, nema prostora za kodnu bazu. Čak i najjači AI ne može istovremeno obraditi dve potpuno različite vrste informacija.

Zato je sistem podelio na dva sloja.

Gornji sloj je orkestrator OpenClaw-a, Zoe, koja upravlja svim poslovnim kontekstom, uključujući podatke o klijentima, zapisnike sastanaka, istorijske odluke, koje su opcije isprobane, a koje su propale. Sve te informacije se nalaze u Elvisovoj Obsidian beležnici, a Zoe može direktno da ih pročita.

Donji sloj su kodni agenti kao što su Claude Code i Codex, koji se fokusiraju samo na kod i pisanje koda. Kada se svaki agent pokrene, Zoe će na osnovu poslovnog konteksta napisati precizan prompt, govoreći mu šta treba da radi, koji je kontekst i šta klijent želi.

Ukratko: orkestrator je odgovoran za razumevanje zahteva, a kodni agenti su odgovorni za rad. Svako radi ono što najbolje zna.

Ova arhitektura je slična internom sistemu Minions koji je Stripe nedavno objavio. Stripe-ov Minions je takođe dizajniran kao paralelni kodni agenti sa centralizovanim slojem orkestracije, koji može spojiti više od 1000 PR-ova koje je u potpunosti napisao AI svake nedelje. Elvis kaže da je slučajno napravio sličnu arhitekturu, samo što radi na njegovom Mac mini.

Stvarni primer radnog toka

Elvis je u tvitu koristio jedan stvarni primer da objasni svoj kompletan radni tok, a ja ću ukratko povezati ključne korake.On je primio poziv od klijenta koji je želeo da ponovo iskoristi postojeće konfiguracije unutar tima. Nakon razgovora, razgovarao je sa Zoe o ovom zahtevu. Pošto se svi zapisnici sastanaka automatski sinhronizuju sa Obsidian-om, Zoe je već znala šta je klijent rekao, tako da nije bilo potrebe da Elvis dodatno objašnjava. Zajedno su odredili opseg funkcionalnosti, a konačno rešenje je bilo da se napravi sistem šablona.

Zoe je zatim automatski uradila tri stvari: napunila je klijentov račun za otključavanje usluga (ima administratorske API privilegije), povukla postojeće konfiguracije klijenta iz proizvodne baze podataka (samo za čitanje, kodirajući Agent nikada neće imati ovu privilegiju), a zatim generisala Codex Agent, sa detaljnim promptom koji sadrži potpuni poslovni kontekst.

Svaki Agent ima svoj nezavisni worktree (izolovana grana) i tmux sesiju. Komanda za pokretanje izgleda otprilike ovako:

# Kreiraj worktree + pokreni agenta git worktree add ../feat-custom-templates -b feat/custom-templates origin/main cd ../feat-custom-templates && pnpm install tmux new-session -d -s "codex-templates" \ -c "/Users/elvis/Documents/GitHub/medialyst-worktrees/feat-custom-templates" \ "$HOME/.codex-agent/run-agent.sh templates gpt-5.3-codex high Nakon što Agent počne da radi, postoji zakazani zadatak koji proverava svake 10 minuta. Međutim, neće direktno pitati Agenta (to bi previše trošilo token), već će pokrenuti deterministički Shell skript koji proverava da li je tmux sesija još uvek aktivna, da li je PR kreiran, i da li je CI prošao.

Ako CI ne uspe, automatski restartuje Agenta, najviše tri puta. Obaveštenje se šalje samo kada je potrebna ljudska intervencija.

Agent automatski kreira PR nakon što završi zadatak. Ali samo kreiranje PR-a nije kraj, Elvis je definisao set standarda za završetak: kreiranje PR-a, sinhronizacija grane sa main (bez konflikta spajanja), CI prolazi sve, kod revizija tri AI modela prolazi sve, a ako ima UI promena, mora biti priložen i screenshot.

Tri AI modela rade reviziju koda

Tri AI modela rade reviziju koda izgleda veoma stabilno. Razgovarajući o njegovoj oceni ova tri modela, prilično je zanimljivo.

Codex Reviewer, on ga ocenjuje najvišim ocenama, kaže da je revizija veoma temeljna kada su u pitanju granične situacije i logičke greške, a stopa lažnih alarma je veoma niska.

Gemini Code Assist Reviewer, besplatan, kaže da je veoma koristan, može otkriti sigurnosne propuste i probleme sa skalabilnošću koje su drugi modeli propustili, a takođe može dati konkretne predloge za ispravku.

Claude Code Reviewer, njegove reči su "osnovno beskoristan", kaže da je previše oprezan, pun je saveta poput "razmotrite dodavanje...", većina se svodi na prekomerno dizajniranje. Osim ako nije označeno kao ključni problem, on to jednostavno preskoči.

Kada sam video ovaj deo, bio sam malo iznenađen. Kao težak korisnik Claude Code-a, zaista sam se susreo sa situacijama kada je bio previše konzervativan tokom revizije koda, ali ocena da je "osnovno beskoristan" je ipak malo preterana. Međutim, to takođe ukazuje na to da je međusobna revizija više modela zaista vredna, jer predrasude različitih modela savršeno se dopunjuju.

Nakon što su svi revizori prošli, Elvis će dobiti Telegram obaveštenje. Do ovog koraka, uglavnom gleda screenshotove kako bi potvrdio da su UI promene ispravne, mnoge PR-ove spaja bez gledanja koda. Kaže da mu je potrebna samo 5 do 10 minuta za ručnu reviziju.

Zoeina proaktivnost

Zoe nije samo izvršilac. Ono što je zanimljivije od samog radnog toka je Zoeina proaktivnost.

Elvis kaže da Zoe neće čekati da joj dodeli zadatak, već će aktivno tražiti posao. Ujutro skenira Sentry-ove logove grešaka, otkriva 4 nove greške, automatski generiše 4 Agenta da ih ispravi. Nakon sastanka skenira zapisnike sastanka, označava 3 funkcionalna zahteva koja je klijent pomenuo, a zatim automatski pokreće 3 Codex Agenta. Uveče skenira Git logove, pokreće Claude Code da ažurira changelog i klijentovu dokumentaciju.

Kada se Elvis vrati sa šetnje, na Telegramu ga čeka poruka: 7 PR-ova je spremno, 3 nove funkcionalnosti, 4 ispravke grešaka. Zar to nije efekat jednog čoveka u razvoju koji sam oduvek želeo da postignem?A kada Agent ne uspije, Zoein način rješavanja problema je mnogo sofisticiraniji od jednostavnog ponovnog pokušaja. Ona će analizirati uzrok neuspjeha u kontekstu poslovanja. Da li je kontekst Agenta preopterećen? Ona će suziti opseg, tako da Agent fokusira samo na tri datoteke. Da li je Agent skrenuo s puta? Ona će također ispraviti, reći Agentu da klijent želi X, a ne Y, i priložiti izvorne riječi iz sastanka.

Kako vrijeme prolazi, Zoe će akumulirati iskustvo, zapamtiti koje strukture prompta daju dobre rezultate za koje vrste zadataka, i sljedeći put napisati precizniji prompt.

Ova ideja je zapravo unaprijeđena verzija Ralph Loop-a. Osnovna logika Ralph Loop-a je ciklus koji uključuje povlačenje konteksta, generisanje izlaza, ocjenjivanje rezultata i čuvanje iskustva, ali većina implementacija ima fiksni prompt za svaki ciklus. Elvisov sistem je drugačiji; svaki put kada ponovo pokušava, Zoe dinamički prilagođava prompt na osnovu uzroka neuspjeha, a uz to ima i potpuni poslovni kontekst.

Troškovi i hardver

Što se tiče troškova, Elvisovi javni podaci kažu da Claude košta oko 100 dolara mjesečno, a Codex oko 90 dolara mjesečno. Također je rekao da se može početi s 20 dolara da se isproba.

Ovi troškovi su naravno smiješno niski u poređenju s zapošljavanjem jednog programera. Ali ako uzmete u obzir da još uvijek trebate donositi odluke o proizvodu, komunicirati s klijentima i pregledati kod, to više liči na pojačivač efikasnosti, pomažući vam da izbjegnete najponavljajuće aspekte kodiranja i testiranja.

Što se tiče hardvera, Elvis je spomenuo da mu je trenutno najveća prepreka RAM. Svaki Agent treba nezavisno radno okruženje, svako radno okruženje ima svoje nodemodules, a svaki Agent mora pokrenuti izgradnju, provjeru tipova i testiranje. 5 Agenta koji rade istovremeno znači 5 paralelnih TypeScript kompajlera, 5 testnih pokretača, 5 setova zavisnosti.

Njegov Mac mini sa 16GB RAM-a može istovremeno pokrenuti najviše 4 do 5 Agenta, a više od toga počinje sa zamjenom memorije. Zato je kupio Mac Studio M4 Max sa 128GB RAM-a (3500 dolara), planirajući da ga koristi za podršku većem broju istovremenih Agenta.

Zaključak i realni problemi

Iskreno, Elvisov sistem me prilično impresionirao. Ranije sam OpenClaw smatrao igračkom, a za povećanje produktivnosti oslanjao sam se na nezavisni Claude Code. Povremeno sam koristio radno okruženje za paralelno, ali daleko od sistematizovane organizacije. Nakon što sam pročitao njegove tvitove, osjećam da je plafon AI programiranja ponovo podignut.

U posljednje vrijeme slijedim njegovu ideju i planiram koristiti OpenClaw za izgradnju potpuno automatizovanog jednog razvojnog tima. Tako da ćemo u bliskoj budućnosti objaviti više članaka o praksi OpenClaw-a.

Postoji nekoliko realnih problema koje treba napomenuti.

Ovaj sistem pretpostavlja da imate jasan proizvod, jasne potrebe klijenata i savršenu CI/CD liniju. Elvis radi na pravom B2B SaaS proizvodu, ima klijente, prihod i proizvodno okruženje. Ako još uvijek radite na demo verzijama ili ste u fazi učenja, ROI ovog okvira možda nije isplativ.

Osim toga, trenutni sigurnosni problemi OpenClaw-a također zahtijevaju pažnju. Prema javnim informacijama, već je otkriveno nekoliko visokorizičnih CVE-a, a pronađeno je i 341 zlonamjenski dodatak zajednice koji ima ponašanje krađe podataka. Kada implementirate OpenClaw, izolacija i kontrola pristupa moraju biti dobro postavljene. To je također razlog zašto još uvijek nisam implementirao OpenClaw na svom lokalnom glavnom računaru.

Još jedna stvar, Elvis je u tvitu dao nisku ocjenu za pregled koda Claude Code-a, ali nedavno je Claude Code upravo lansirao funkciju Agent Teams (ugrađena saradnja više Agenta), a Anthropic također radi na ovom pravcu.

Međutim, ostavljajući po strani ove detalje, Elvisova arhitektonska ideja slojeva za orkestraciju i izvršenje zaista zaslužuje pažnju. Nulti igra konteksta je stvarna ograničenja, a korištenje slojevite arhitekture za rješavanje ovog problema, omogućavajući različitim AI-ima da obavljaju svoje zadatke, mislim da je pravi pravac.[[HTMLPLACEHOLDER0]][[HTMLPLACEHOLDER1]][[HTMLPLACEHOLDER2]][[HTMLPLACEHOLDER_3]]