Aufbau einer serverlosen KI-Agenten-Plattform auf AWS für 0,01 $/Monat mit Claude Code

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 29. März 2026🔗 Source
Aufbau einer serverlosen KI-Agenten-Plattform auf AWS für 0,01 $/Monat mit Claude Code
Ad

Projektübersicht

Serverless OpenClaw ist eine Full-Stack-Serverless-KI-Agenten-Plattform, die vollständig über konversationelle Prompts an Claude Code über 29 Stunden in 5 Wochen erstellt wurde. Die Plattform betreibt den OpenClaw-KI-Agenten bedarfsgesteuert auf AWS mit einer React-Web-Chat-UI und einem Telegram-Bot und stellt die gesamte Infrastruktur mit einem einzigen cdk deploy-Befehl bereit.

Technische Details

Kostenoptimierung: Das Projekt reduzierte die monatlichen Kosten von einem typischen ~70 $+ Serverless-Setup auf 0,01 $/Monat für Lambda ohne Leerlaufkosten. Spezifische Einsparungen umfassen:

  • NAT Gateway: -32 $/Monat
  • ALB (Application Load Balancer): -18 $/Monat
  • Fargate dauerhaft aktiv: -15 $/Monat
  • Interface VPC Endpoints: -7 $/Monat pro Endpoint
  • Provisioned DynamoDB: Variable Einsparungen

Leistungsmetriken:

  • Cold Start: 1,35 s (Lambda), 0,12 s warm
  • Gesamt-AWS-Kosten während der Entwicklung: ~0,25 $
  • Monatliche Betriebskosten: ~0,01 $ (Lambda)

Code-Qualität:

  • Unit-Tests: 233
  • E2E-Tests: 35
  • CDK-Stacks: 8
  • TypeScript-Pakete: 6 (Monorepo)

Entwicklungsprozess

Das gesamte Projekt wurde ohne manuelle Programmierung erstellt – nur durch Prompts, Reviews und Kurskorrekturen. Claude Code wurde verwendet für:

  • Architekturdesign: „Entwerfe eine Serverless-Plattform, die unter 1 $/Monat kostet“ → Claude Code erstellte das PRD, CDK-Stacks, Netzwerkdesign
  • TDD-Workflow: Claude Code schrieb zuerst Tests, dann die Implementierung (233 Tests vor dem ersten Deploy)
  • Debugging-Sitzungen: Docker-Build-Fehler, Cold-Start-Optimierung (68 s → 1,35 s), WebSocket-Authentifizierungsprobleme
  • Phase-2-Migration: Umzug von Fargate zu Lambda Container Image während des Projekts, inklusive S3-Sitzungspersistenz und Smart Routing

Die Prompts waren ursprünglich auf Koreanisch, und Claude Code bewältigte die zweisprachige Entwicklung nahtlos.

Ad

Tech-Stack

TypeScript-Monorepo (6 Pakete) auf AWS mit: CDK für IaC, API Gateway (WebSocket + REST), Lambda + Fargate Spot für Compute, DynamoDB, S3, Cognito-Authentifizierung, CloudFront + React SPA, Telegram Bot API. Multi-LLM-Unterstützung über Anthropic API und Amazon Bedrock.

Praktische Muster

API Gateway statt ALB: Spart 18+ $/Monat. WebSocket + REST auf API Gateway mit Lambda-Handlern.

Tutorial-Struktur

Das 7-Kapitel-„Vibe Coding“-Tutorial dokumentiert jeden Prompt, jeden Fehler und jede Korrektur:

  • Kapitel 1: Die 1 $-/Monat-Herausforderung (~2 h) – PRD, Architekturdesign, Kostenanalyse
  • Kapitel 2: MVP an einem Wochenende (~8 h) – 10-Schritte-Phase 1, CDK-Stacks, TDD
  • Kapitel 3: Deployment-Realitätscheck (~4 h) – Docker, Secrets, Authentifizierung, erstes echtes Deploy
  • Kapitel 4: Der Cold-Start-Kampf (~6 h) – Docker-Optimierung, CPU-Tuning, Pre-Warming
  • Kapitel 5: Lambda-Migration (~4 h) – Phase 2, eingebetteter Agent, S3-Sitzungen
  • Kapitel 6: Smart Routing (~3 h) – Lambda/Fargate-Hybrid, Cold-Start-Vorschau
  • Kapitel 7: Release-Automatisierung (~2 h) – Skills, paralleles Review, GitHub-Releases

Jedes Kapitel enthält: den tatsächlich gegebenen Prompt → was Claude Code tat → was kaputtging → wie wir es reparierten → gelernte Lektionen → reproduzierbare Befehle.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Siehe auch

Praktisches Glossar der KI-Agenten-Terminologie (Harness, Scaffold, Agent, etc.)
Anleitungen

Praktisches Glossar der KI-Agenten-Terminologie (Harness, Scaffold, Agent, etc.)

Ein Glossar aus dem Hugging-Face-Blog, das gängige KI-Agenten-Begriffe wie Harness, Scaffold und Agent mit einfachen Definitionen und praktischen Beispielen erklärt.

OpenClawRadar
Praktische Prompt-Struktur für Claude AI-Ausführungsagenten
Anleitungen

Praktische Prompt-Struktur für Claude AI-Ausführungsagenten

Ein Entwickler teilt Prompt-Engineering-Techniken, die Halluzinationen bei Claude-KI-Agenten reduziert haben, die API-Aufrufe, Datenextraktion und mehrstufige Workflows ausführen. Zu den wichtigsten Strategien gehören das Schreiben von Prompts als Verträge, die Reservierung von 40 % der Tokens für die Fehlerbehandlung und die Trennung von 'Warte'- und 'Stopp'-Bedingungen.

OpenClawRadar
Claude Code LSP Einrichtungsanleitung: Strukturelles Code-Verständnis
Anleitungen

Claude Code LSP Einrichtungsanleitung: Strukturelles Code-Verständnis

Ein Reddit-Post beschreibt, wie man Claude Code so konfiguriert, dass er das Language Server Protocol für strukturelles Code-Verständnis anstelle von Textabgleich verwendet, wodurch Abfragezeiten von 30-60 Sekunden auf ~50ms reduziert werden, mit Funktionen wie Gehe-zur-Definition, Finde-Referenzen und Aufrufhierarchie.

OpenClawRadar
Ein Einzelentwickler-Zweiphasen-Prompting-Verfahren für große Projekte mit Claude AI
Anleitungen

Ein Einzelentwickler-Zweiphasen-Prompting-Verfahren für große Projekte mit Claude AI

Ein Einzelentwickler teilt einen Workflow, bei dem Claude Chat als Architekt und Claude Code als Builder fungiert, mit einer zweiphasigen Prompt-Methode, die Fehlermodusanalyse und Verifizierungsschleusen beinhaltet.

OpenClawRadar