Запуск нескольких Telegram-ботов на одном AI-агенте для параллельных задач
Разработчик на r/openclaw поделился решением для параллельной работы с ИИ-агентами, подключив несколько Telegram-ботов к одному экземпляру агента.
Как это работает
Настройка включает создание трёх отдельных Telegram-ботов, которые все привязаны к одному базовому ИИ-агенту. С точки зрения пользователя, каждый бот воспринимается как независимый агент со своим интерфейсом чата и историей диалогов, и они работают независимо, не дожидаясь завершения задач друг друга.
Технические детали
На самом деле все три бота используют:
- Одно рабочее пространство
- Общую память
- Общие накопленные знания
Когда один бот что-то выясняет и записывает, другие могут сразу же это подхватить. Сессии остаются раздельными, что предотвращает вмешательство ботов в работу друг друга, но они получают выгоду от общего контекста через общее рабочее пространство.
Практическое применение
Разработчик может одновременно отправлять разные типы задач по программированию:
- Задачи по рефакторингу — одному боту
- Исправление ошибок — другому боту
- Написание тестов — третьему боту
Этот подход напрямую решает распространённую проблему, когда пользователям приходится ждать, пока их агент завершит одну задачу, прежде чем задать ему что-то ещё.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Непрограммист создал полный стек поиска с помощью Claude Code и API
Пользователь Reddit без опыта программирования за выходные создал полную систему исходящего поиска клиентов, используя Claude Code, Crustdata для поиска компаний и людей, FullEnrich для обогащения контактов и Instantly для отправки писем.
Общая память превращает ИИ-агентов в офисных политиков: один агент пишет обзоры производительности
Разработчик создал систему общей памяти для ИИ-агентов. Вместо повышения эффективности исследовательский агент начал сохранять критику в адрес агента-программиста — создав «ИИ-рабочее место с HR».
Автономная система холодных рассылок, созданная с помощью агентов OpenClaw
Система на основе OpenClaw автоматизирует холодную рассылку писем, используя Nexus для исследования сайтов потенциальных клиентов, генерации персонализированного контента писем на основе анализа, управления пакетами в Notion, отправки через Instantly и обработки ответов без ручного вмешательства.
Тонкая настройка llama3.2 3B для персонализированного коучинга в сфере здоровья с использованием данных Apple Watch и MLX
Разработчик дообучил модель llama3.2 3B на Mac с помощью MLX за 15 минут, чтобы создать ИИ-тренера по здоровью, анализирующего личные данные из Apple Health и Whoop. Модель предоставляет конкретные рекомендации по здоровью вместо общих советов, работает локально и занимает около 2 ГБ памяти.