OpenClaw + Claude Code/Codex：створення особистого агента для розробки Swarm
OpenClaw + Claude Code/Codex：створення особистого агента для розробки Swarm
Всім привіт, я Лу Гун.
Нещодавно я натрапив на твіт на X, який миттєво привернув мою увагу. Незалежний розробник на ім'я Елвіс сказав, що тепер він більше не використовує Claude Code і Codex безпосередньо, а замість цього використовує OpenClaw як шар управління, щоб AI-координатор на ім'я Зоя керував цілою групою агентів Claude Code і Codex.
Дані цього твіту також вражаючі: 4,9 мільйона переглядів, 11 тисяч лайків, 1800 репостів.
Ми пишемо Vibe Coding вже більше чотирьох місяців, Claude Code завжди був основним інструментом. Раніше я також писав кілька статей про співпрацю багатьох агентів, архітектуру багатьох агентів у VSCode тощо.
Але побачивши цю стратегію Елвіса, я не можу не визнати, що це дійсно вражає. Одна людина, завдяки системі управління, робить в середньому 50 комітів коду на день, а в найпотужніший день зробила 94 коміти, ще й отримала 3 дзвінки від клієнтів, жодного разу не відкриваючи редактор.
Хіба це не означає, що одна людина може замінити цілу команду розробників?
Сьогодні в цій статті ми розберемо, як він це зробив.
OpenClaw всім відомий
Цей маленький рачок з моменту свого запуску перед Новим роком залишається на піку популярності. Простими словами, це відкритий фреймворк AI-агентів, на GitHub вже понад 240 тисяч зірок, і кілька днів тому він офіційно перевершив React, ставши найшвидше зростаючим відкритим проектом в історії GitHub.
Засновник Петер Штайнбергер — австрійський розробник, раніше заснував PSPDFKit (B2B компанія, що займається PDF-фреймворками), у 2021 році отримав інвестицію в 100 мільйонів євро від Insight Partners. У лютому цього року Петер оголосив про приєднання до OpenAI, проект OpenClaw передано на управління відкритому фонду.
OpenClaw не позиціонується як чат-бот, це AI-агент, що працює на вашому локальному пристрої. Він має чотири основні компоненти: Gateway (шлюз, що підключає понад 50 платформ повідомлень), Agent (движок висновків), Skills (понад 5400 плагінів), Memory (система пам'яті).
Але спосіб використання OpenClaw Елвісом досить особливий. Він безпосередньо використовує його як шар управління, спеціально для управління агентами коду Claude Code і Codex, не використовуючи його як універсального помічника.
Ця ідея дійсно нестандартна.
Чому потрібен шар управління?
Елвіс у твіті підняв дуже важливу думку: вікно контексту — це гра з нульовою сумою.
Якщо ви запихаєте туди код, не залишається місця для бізнес-контексту. Якщо ви запихаєте туди історію клієнтів і протоколи зустрічей, не залишається місця для кодової бази. Навіть найсильніший AI не може одночасно вмістити два абсолютно різних типи інформації.
Тому він розділив систему на два шари.
Верхній шар — це координатор OpenClaw Зоя, яка володіє всім бізнес-контекстом, включаючи дані клієнтів, протоколи зустрічей, історичні рішення, які варіанти були спробувані, а які провалилися. Вся ця інформація зберігається в нотатках Елвіса в Obsidian, і Зоя може безпосередньо її читати.
Нижній шар — це агенти коду Claude Code і Codex, які займаються лише кодом, лише пишуть код. Кожен агент, коли запускається, отримує від Зої точний запит на основі бізнес-контексту, що говорить йому, що робити, який фон, що потрібно клієнту.
Простими словами: координатор відповідає за розуміння вимог, агенти коду відповідають за виконання роботи. Кожен займається своєю справою.
Ця архітектура схожа на внутрішню систему Minions, яку нещодавно оприлюднив Stripe. Minions від Stripe також є дизайном паралельних агентів коду з централізованим шаром управління, що дозволяє об'єднувати понад 1000 PR, повністю написаних AI, щотижня. Елвіс каже, що він випадково створив подібну архітектуру, просто запустивши її на своєму Mac mini.
Реальний робочий процес
Елвіс у твіті навів реальний приклад, щоб пояснити свій повний робочий процес, я коротко з'єднаю ключові етапи.Він відповів на телефонний дзвінок клієнта, який хотів повторно використовувати вже наявні налаштування в команді. Після розмови він обговорив це питання з Зое. Оскільки всі протоколи засідань автоматично синхронізуються з Obsidian, Зое вже знала, про що говорив клієнт, тому Елвісу не потрібно було додатково пояснювати. Вони разом визначили обсяг функціональності, і остаточним рішенням стало створення системи шаблонів.
Потім Зое автоматично виконала три дії: поповнила рахунок клієнта для розблокування послуг (вона має адміністративні права API), витягла наявні налаштування клієнта з виробничої бази даних (права тільки для читання, кодовий агент ніколи не матиме цих прав), а потім створила Codex Agent з детальним запитом, що містить повний бізнес-контекст.
Кожен агент має своє незалежне worktree (ізольована гілка) та сесію tmux. Команда запуску приблизно така:
# Створити worktree + запустити агента 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 Після запуску агента є заплановане завдання, яке перевіряє його кожні 10 хвилин. Але він не запитує агента безпосередньо (інакше це занадто витрачає токени), а запускає детермінований Shell-скрипт, який перевіряє, чи ще активна сесія tmux, чи створено PR, чи пройшов CI.
Якщо CI зазнає невдачі, агент автоматично перезапускається, максимум 3 спроби. Лише в разі необхідності ручного втручання надсилається сповіщення.
Після завершення завдання агент автоматично створює PR. Але просто створення PR не є кінцем, Елвіс визначив набір стандартів завершення: створення PR, синхронізація гілки з main (без конфліктів злиття), успішне проходження всіх CI, успішний перегляд коду трьома AI моделями, якщо є зміни в UI, також потрібно додати скріншот.
Три AI моделі для перегляду коду
Три AI моделі для перегляду коду виглядають дуже стабільно. Обговоримо його оцінку цих трьох моделей, це досить цікаво.
Codex Reviewer, він оцінив найвищим балом, сказав, що його перевірка в крайніх випадках і логічних помилках дуже ретельна, а кількість помилкових сповіщень дуже низька.
Gemini Code Assist Reviewer, безкоштовний, він сказав, що дуже корисний, може виявити безпекові ризики та проблеми з масштабованістю, які пропустили інші моделі, а також може надати конкретні рішення для виправлення.
Claude Code Reviewer, його точні слова: "в основному марний", сказав, що він надто обережний, весь екран заповнений пропозиціями типу "розгляньте можливість додавання...", більшість з яких є надмірним проектуванням. Якщо не позначити як критичну проблему, він просто пропускає.
Коли я прочитав цю частину, я був трохи здивований. Як активний користувач Claude Code, я дійсно стикався з його надмірною обережністю під час перегляду коду, але оцінка "в основному марний" все ж таки здається трохи перебільшеною. Проте це також підкреслює, що перехресний перегляд різними моделями дійсно має цінність, упередження різних моделей чудово доповнюють одне одного.
Лише після того, як всі три перегляди пройшли, Елвіс отримує сповіщення в Telegram. На цьому етапі він в основному дивиться на скріншоти, щоб підтвердити, чи правильні зміни в UI, багато PR він об'єднує без перегляду коду. Він сказав, що його ручний перегляд займає лише 5-10 хвилин.
Проактивність Зое
Зое не лише виконавиця. Більш цікаво, ніж сам робочий процес, є проактивність Зое.
Елвіс сказав, що Зое не чекає, поки їй призначать завдання, вона активно шукає роботу. Вранці вона сканує журнали помилок Sentry, виявляє 4 нові помилки, автоматично створює 4 агенти для їх виправлення. Після засідання вона сканує протоколи засідань, позначає 3 функціональні вимоги, згадані клієнтом, а потім автоматично запускає 3 Codex Agent. Ввечері вона сканує журнали Git, запускає Claude Code для оновлення changelog та документації для клієнта.
Елвіс виходить на прогулянку, повертається, а в Telegram його чекає повідомлення: 7 PR готові, 3 нові функції, 4 виправлення помилок. Хіба це не те, що я завжди сподівався створити в OPC як команду розробників з однієї людини?Крім того, коли Agent зазнає невдачі, спосіб обробки Zoe значно складніший, ніж просте повторне спробування. Вона аналізує причини невдачі, враховуючи бізнес-контекст. Якщо контекст Agent вийшов з ладу? Вона звузить область, дозволивши Agent зосередитися лише на трьох файлах. Якщо напрямок Agent збився? Вона також виправить це, повідомивши Agent, що клієнт хоче X, а не Y, і надасть оригінальні слова з наради.
З часом Zoe також накопичує досвід, запам'ятовуючи, які структури prompt працюють добре для яких завдань, щоб наступного разу створити більш точний prompt.
Ця ідея насправді є вдосконаленою версією Ralph Loop. Основна логіка Ralph Loop полягає в циклі, що включає витягування контексту, генерацію виходу, оцінку результатів та збереження досвіду, але більшість реалізацій використовують фіксований prompt для кожного циклу. Система Elvis інша: кожного разу, коли Zoe повторно намагається, вона динамічно коригує prompt на основі причин невдачі, і має повний бізнес-контекст.
Витрати та апаратура
Щодо витрат, публічні дані Elvis свідчать, що Claude коштує приблизно 100 доларів на місяць, а Codex - приблизно 90 доларів на місяць. Він також зазначив, що можна почати з 20 доларів, щоб спробувати.
Ці витрати, звичайно, смішно низькі в порівнянні з наймом розробника. Але якщо врахувати, що вам також потрібно приймати рішення про продукт, спілкуватися з клієнтами, проводити перевірку коду, це більше схоже на підсилювач ефективності, який допомагає вам заощадити на кодуванні та тестуванні, які є найбільш повторюваними етапами.
Щодо апаратного забезпечення, Elvis зазначив, що його найбільшим обмеженням наразі є оперативна пам'ять. Кожному Agent потрібен окремий worktree, кожен worktree має свої nodemodules, кожен Agent повинен виконувати збірку, перевірку типів і тестування. П'ять Agent, що працюють одночасно, означають п'ять паралельних компіляторів TypeScript, п'ять тестових запусків, п'ять наборів залежностей.
Його Mac mini з 16 ГБ оперативної пам'яті може одночасно запустити максимум 4-5 Agent, більше - і починається обмін пам'яттю. Тому він купив Mac Studio M4 Max з 128 ГБ оперативної пам'яті (3500 доларів), плануючи використовувати його для підтримки більшої кількості одночасних Agent.
Підсумок та реальні проблеми
Чесно кажучи, система Elvis справила на мене велике враження. Раніше я завжди вважав OpenClaw іграшкою, а для підвищення продуктивності я покладався на окремий Claude Code. Іноді я використовував worktree для паралельної роботи, але це далеко не досягло такого систематизованого рівня. Після прочитання його твітів я відчув, що стеля AI-програмування знову піднялася.
Наразі я намагаюся слідувати його ідеям і планую створити повністю автоматизовану команду розробників з OpenClaw. Тому найближчим часом ми опублікуємо кілька статей про практичне використання OpenClaw.
Є кілька реальних проблем, про які варто попередити.
Ця система передбачає, що у вас є чіткий продукт, ясні потреби клієнтів і вдосконалена CI/CD лінія. Elvis працює над реальним B2B SaaS продуктом, має клієнтів, доходи та виробниче середовище. Якщо ви все ще пишете демонстрації або перебуваєте на стадії навчання, ROI цієї архітектури може бути не дуже вигідним.
Крім того, слід звернути увагу на поточні проблеми безпеки OpenClaw. Згідно з публічною інформацією, вже було виявлено кілька небезпечних CVE, а також 341 шкідливий плагін спільноти, який виявився причетним до крадіжки даних. Під час розгортання OpenClaw важливо забезпечити ізоляцію та контроль доступу. Це також причина, чому я досі не розгорнув OpenClaw на своєму основному комп'ютері.
Ще одне, Elvis у своїх твіттах дав низьку оцінку перевірці коду Claude Code, але нещодавно Claude Code випустив функцію Agent Teams (вбудована багатокористувацька співпраця Agent), а Anthropic також працює в цьому напрямку.
Проте, відкинувши ці деталі, архітектурна концепція Elvis з рівнем управління та виконання дійсно заслуговує на увагу. Нульова сума гри в контекстному вікні є реальним обмеженням, і використання багаторівневої архітектури для вирішення цієї проблеми, дозволяючи різним AI виконувати свої ролі, я вважаю правильним напрямком.
Друзі, які цікавляться цією темою, можуть безпосередньо переглянути оригінальний твіт Elvis, інформаційна щільність дуже висока:[[HTMLPLACEHOLDER_0]]
