Пользователь OpenClaw делится архитектурой для производственной системы с 43 агентами.

Разработчик поделился архитектурой системы OpenClaw из 43 агентов, которую он уже несколько месяцев использует в работе для своего бизнеса по брендинговому консультированию, обслуживающего более 1000 клиентов. Система использует многоуровневую архитектуру, а не просто шаблоны SOUL.md.
Уровни архитектуры
Система организована в пять основных уровней со специализированными агентами:
- Уровень 0 — Командование: NEXUS, FRIEREN, SAGE
- Уровень 1 — Аналитика: RADAR, SCOUT, ORACLE, ARC, YIELD
- Уровень 2 — Контент: ECHO, KIRA, STORM, DANTE, PINE, INK, VIBE, ATLAS
- Уровень 3 — Технологии: LUMEN, FLUX, BYTE, PULSE, VAULT, HELIX, FLOW
- Уровень 4 — Продажи: ARIA, HYPE, HEIST, CASH, LEAD, NOVA, DRIP, MAP
Специализированные агенты
Дополнительные специализированные агенты включают: PIXEL, CANVAS, NANO, WIRE, REEL, CLIP, LENS, TREND, MIRROR и другие.
Подробности структуры агентов
Агент FRIEREN является наиболее проработанным и состоит из 15 файлов, включая директории для памяти и навыков, а также конфигурационные файлы, такие как HEARTBEAT.md и IDENTITY.md.
Разработчик отмечает, что наконец упаковал всё в готовую к выпуску систему и открыт к вопросам о том, как он её структурировал.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Интеграция OpenClaw и n8n для пакетной генерации изображений
Разработчик делится рабочим процессом, использующим OpenClaw для понимания намерений и n8n для пакетной генерации изображений, с Google Sheets для организации. Настройка использует MiniMax M2.7 через Atlas Cloud и экономит токены, разделяя планирование и выполнение.
Новичок собрал локальный «второй мозг» на Intel Arc Pro B60: Qwen 3.8 27B на 38 ток/с, контекст 128K
Человек без опыта программирования запускает OpenClaw как персонального агента на старом Dell, а затем собирает отдельный ИИ-сервер на базе Intel Arc Pro B60, обслуживающий Qwen 3.8 27B на скорости ~38 ток/с с контекстным окном 128K.

Кодирующему ассистенту Claude AI необходимы точные разбиения задач, чтобы избежать потери времени.
Разработчик потратил 4,5 часа с Claude Code, пытаясь исправить страницу, но решил проблему за 10 минут, переписав её с нуля с другой библиотекой. Проблема возникла из-за нечётких инструкций, которые не предусматривали изучение альтернативных инструментов.

Автоматизация ежедневного подкаста об искусственном интеллекте с помощью Claude Code и трёх AI-агентов
Разработчик создал полностью автоматизированный конвейер для подкастов с использованием Claude Code для координации трех специализированных ИИ-агентов, которые отбирают новости об ИИ, пишут сценарии для озвучки, проверяют факты и генерируют аудио с клонированием голоса. Система публикует ежедневные выпуски с минимальным ручным вмешательством.