Фабрика агентов: Автономная система создает ИИ-агентов из онлайн-обсуждений проблем
Agent Factory — это автономная система, которая создаёт ИИ-агентов, выявляя реальные проблемы из онлайн-обсуждений. Вдохновлённая паттерном автоисследований Андрея Карпати, она применяет тот же подход «запускать эксперименты на ночь, оставлять то, что работает, отбрасывать то, что не работает» к генерации идей, а не к оптимизации машинного обучения.
Как это работает
Система собирает данные с Reddit, Hacker News, GitHub и Twitter о реальных проблемах, которые люди обсуждают в сети. Каждую потенциальную идею она оценивает по трём критериям: спрос, рыночный разрыв и выполнимость. Если идея проходит порог качества, система автоматически создаёт автономного ИИ-агента, проверяет его работоспособность и фиксирует его. Порог повышается с каждой сборкой, требуя всё более качественных идей.
Практическая реализация
Проект состоит из трёх ключевых файлов:
program.md— Указывает Claude Code, где проводить исследование и какой порог качества достичьseed/— Минимальный шаблон Next.js с 7 инструментамиrun.sh— Запускает Claude Code в фоновом режиме и автоматически перезапускает при превышении лимита контекста
Система построена на TypeScript, использует лицензию MIT и работает на OpenRouter или Ollama. Она специально избегает фреймворков LangChain и CrewAI. Каждый созданный агент автономен и может быть склонирован и запущен независимо.
Пример результата
В своей первой сессии система создала 20 агентов, включая:
freelancer-deduction-finder— Для фрилансеров, спрашивающих о пропущенных налоговых вычетахwage-rights-advisor— Для людей, запутавшихся в исключениях по сверхурочной работеdata-broker-opt-out— Для людей, перегруженных отписками от брокеров данных
Проверка качества
Система запускает каждого агента, отправляет тестовый запрос и проверяет, полезен ли вывод. Однако создатель признаёт, что это MVP, и некоторые из них сырые. Основная цель — генерация идей — создатель просматривает выпущенных агентов каждое утро и выбирает наиболее перспективного для дальнейшей разработки как реального проекта.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Панель управления кода Клода отслеживает более 19 миллионов AI-сгенерированных коммитов на GitHub
Разработчик создал дашборд, отслеживающий более 19 миллионов коммитов, сгенерированных Claude Code в публичных репозиториях GitHub, где TypeScript (35,3%), Python (19,2%) и JavaScript (10,3%) являются самыми популярными языками. Система использует Next.js с Recharts и PostgreSQL, а также ETL-пайплайн, который обходит ограничения по частоте запросов API GitHub.
Тестирование показывает, что инструменты автоматизации браузера на основе ИИ различаются в 2,6 раза по стоимости токенов при одинаковой точности.
Бенчмарк 4 инструментов автоматизации браузера через CLI с использованием Claude Sonnet 4.6 на 6 реальных задачах показал, что все достигли 100% точности, но openbrowser-ai использовал 36 010 токенов, в то время как другие использовали 77 123–94 130 токенов. Количество вызовов инструментов оказалось самым сильным предиктором стоимости токенов.
Сервер TOON MCP сокращает количество токенов в результатах инструментов на 30-60% в OpenClaw.
Сервер MCP, который сжимает структурированные результаты инструментов JSON в формат TOON, может сократить использование токенов на 30-60% для табличных данных, таких как запросы к базам данных и ответы API, помогая отсрочить сжатие контекстного окна в сессиях OpenClaw.
Сервер MCP для Blender с более чем 100 инструментами, созданный с использованием Claude Code
Разработчик создал MCP-сервер для Blender с более чем 100 инструментами в 14 категориях, позволяя AI-агентам для написания кода управлять освещением, анимацией, рендерингом и геометрическими нодами Blender с помощью естественно-языковых запросов. Весь код был написан с использованием Claude Code, который помог решить архитектурные проблемы, такие как требование Blender к вызовам API в основном потоке.