Разработчик-одиночка управляет компанией с помощью 4 AI-агентов на бесплатном тарифе Gemini.

Архитектура и реализация

Система использует четырех ИИ-агентов, построенных на OpenClaw (открытый исходный код), работающих на WSL2 дома с 25 таймерами systemd. Агенты выполняют конкретные задачи:

• Генерируют 8 постов в соцсетях ежедневно на разных платформах с контролем качества (генерация → самопроверка → переписывание, если оценка < 7/10)
• Взаимодействуют с постами сообщества и автоматически отвечают на комментарии (с учетом контекста, максимум 2 раунда)
• Исследуют через RSS + HN API + Jina Reader → передают информацию обратно в контент
• Запускают UltraProbe (ИИ-сканер безопасности) для поиска потенциальных клиентов
• Мониторят 7 конечных точек, помечают устаревшие лиды, синхронизируют данные клиентов
• Автоматически публикуют статьи блога в Discord при git push (0 токенов LLM — используют сообщение коммита напрямую)

Стратегия оптимизации токенов

Разработчик использует особый подход для минимизации использования токенов: агенты никогда не ведут длинных диалогов. Каждый запрос следует этой схеме: (1) чтение предварительно вычисленных файлов с данными (локальный markdown, 0 токенов), (2) один сфокусированный промпт со всем встроенным контекстом, (3) один ответ → парсинг → действие → завершение. Исследовательский конвейер (RSS, HN, веб-скрапинг) стоит 0 токенов LLM — это чистый HTTP + Jina Reader. LLM обрабатывает только творческую/аналитическую работу.

Реальные цифры и инфраструктура

• 27 автоматизированных аккаунтов Threads, 12K+ подписчиков, 3.3M+ просмотров
• 25 таймеров systemd, 62 скрипта, 19 файлов с данными
• Использование RPD: 7% (105/1500) — осталось 93% запаса
• Ежемесячная стоимость: $0 LLM + ~$5 инфраструктура (Vercel hobby + Firebase free)

Уроки, извлеченные из неудач

Разработчик поделился конкретными проблемами, с которыми столкнулся:

• Счет на $127 от Gemini за 7 дней: Создал API-ключ из проекта GCP с включенной оплатой вместо AI Studio. Думал, что токены ($3.50/1M) без ограничения по частоте. Урок: всегда создавайте ключи напрямую через AI Studio.
• Ошибка в цикле взаимодействия: перебирал ВСЕ посты вместо топ N. Сжег 800 RPD за один день и лишил ресурсов все остальное.
• Проверка работоспособности Telegram вызывала getUpdates, конфликтуя с long-polling шлюза. 18 дублирующих сообщений за 3 минуты.

Стек и ресурсы

Стек: OpenClaw, Gemini 2.5 Flash (бесплатный), WSL2/systemd, React/TypeScript/Vite, Vercel, Firebase, Telegram Bot, Resend, Jina Reader. Сайт (https://ultralab.tw) полностью двуязычный (zh-TW/en) с 21 постом в блоге, где i18n, публикация в блоге и уведомления в Discord — все часть автоматизированного конвейера.

Репозиторий GitHub с руководством: https://github.com/UltraLabTW/free-tier-agent-fleet

Живая панель управления агентами: https://ultralab.tw/agent