Développeur Solo Dirige une Entreprise avec 4 Agents IA sur le Niveau Gratuit de Gemini

Architecture et mise en œuvre

Le système utilise quatre agents IA construits sur OpenClaw (open source), exécutés sur WSL2 à domicile avec 25 minuteries systemd. Les agents gèrent des tâches spécifiques :

• Générer 8 publications sociales quotidiennes sur différentes plateformes avec contrôle de qualité (générer → auto-évaluation → réécrire si score < 7/10)
• Interagir avec les publications communautaires et répondre automatiquement aux commentaires (conscient du contexte, maximum 2 tours)
• Rechercher via RSS + API HN + Jina Reader → réinjecter l'intelligence dans le contenu
• Exécuter UltraProbe (scanneur de sécurité IA) pour la génération de pistes
• Surveiller 7 points de terminaison, signaler les pistes obsolètes, synchroniser les données clients
• Publier automatiquement des articles de blog sur Discord lors des push git (0 jeton LLM — utilise directement le message de commit)

Stratégie d'optimisation des jetons

Le développeur utilise une approche spécifique pour minimiser l'utilisation des jetons : les agents n'ont jamais de longues conversations. Chaque requête suit ce modèle : (1) lire les fichiers d'intelligence pré-calculés (markdown local, 0 jetons), (2) un prompt ciblé avec tout le contexte injecté, (3) une réponse → analyser → agir → terminé. Le pipeline de recherche (RSS, HN, web scraping) coûte 0 jeton LLM — c'est du pur HTTP + Jina Reader. Le LLM ne gère que le travail créatif/analytique.

Chiffres réels et infrastructure

• 27 comptes Threads automatisés, plus de 12 000 abonnés, plus de 3,3 millions de vues
• 25 minuteries systemd, 62 scripts, 19 fichiers d'intelligence
• Utilisation RPD : 7 % (105/1 500) — 93 % de marge restante
• Coût mensuel : 0 $ LLM + ~5 $ d'infrastructure (Vercel hobby + Firebase gratuit)

Leçons tirées des échecs

Le développeur a partagé des problèmes spécifiques rencontrés :

• Facture Gemini de 127 $ en 7 jours : Création d'une clé API depuis un projet GCP avec facturation activée au lieu d'AI Studio. Pensait aux jetons (3,50 $/1M) sans limite de débit. Leçon : toujours créer les clés directement depuis AI Studio.
• Bogue de boucle d'engagement : itérait sur TOUTES les publications au lieu des N premières. A consommé 800 RPD en un jour et affamé tout le reste.
• Vérification de santé Telegram appelait getUpdates, en conflit avec le long polling de la passerelle. 18 messages dupliqués en 3 minutes.

Stack et ressources

Stack : OpenClaw, Gemini 2.5 Flash (gratuit), WSL2/systemd, React/TypeScript/Vite, Vercel, Firebase, Telegram Bot, Resend, Jina Reader. Le site (https://ultralab.tw) est entièrement bilingue (zh-TW/en) avec 21 articles de blog, avec l'i18n, la publication de blog et les notifications Discord tous intégrés dans le pipeline automatisé.

Dépôt GitHub avec le guide : https://github.com/UltraLabTW/free-tier-agent-fleet

Tableau de bord des agents en direct : https://ultralab.tw/agent