Разделение ИИ-агентов для предотвращения потери контекста

Разработчик на r/openclaw описывает свой подход к управлению ИИ-агентами, разделяя одного агента на несколько специализированных, чтобы решить проблему ограничений контекстного окна. Когда один агент пытался одновременно обрабатывать рабочую почту, личный календарь, проверку кода и планы на ужин, он начал терять контекст, что и привело к разделению.
Архитектура агентов
Разработчик запускает несколько ИИ-агентов на одной машине со следующей конфигурацией:
- У каждого агента своя задача: личный помощник, работа, финансы, образ жизни
- У каждого своя память и рабочее пространство
- Агенты по умолчанию не видят контекст друг друга
- Общение происходит через простую почтовую систему, где агенты могут открывать диалоги друг с другом в изолированных сессиях
Практический пример
Разработчик приводит конкретный пример взаимодействия агентов:
- Пользователь говорит личному агенту: "спланируй поездку в Японию в апреле"
- Личный агент связывается с агентом по образу жизни для поиска рейсов и отелей
- Агент по образу жизни возвращается с вариантами, затем консультируется с финансовым агентом
- Финансовый агент проверяет бюджет и устанавливает ограничения: "покупай билеты после 15-го" или "этот отель составляет 40% вашего месячного развлекательного бюджета, вот два более дешёвых варианта"
- Агенты договариваются и возвращают согласованный план
Ключевая идея в том, что у специализированных агентов разные приоритеты — агент по образу жизни оптимизирует впечатления, а финансовый агент — бюджетные ограничения. Это позволяет им вести переговоры, а не заставлять одного агента жонглировать противоречивыми перспективами.
Разработчик создал простую почтовую систему для общения агентов и спрашивает сообщество о моделях коммуникации, которые работают у других, реализующих подобные мультиагентные системы.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Пользователь OpenClaw автоматизирует оплату парковки, обратно спроектировав правительственный портал.
Пользователь OpenClaw создал скрипт, который автоматически оплачивает парковку, обратно спроектировав портал местного правительства, снизив стоимость с 3 долларов за транзакцию до нуля, работая локально на Mac mini.

Построение вертикальных слоев данных для агентов OpenClaw
Настоящая возможность с OpenClaw заключается не только в его использовании, а в создании отраслевых слоев данных, которые соединяют разрозненные источники информации, нормализуют их в удобные схемы и предоставляют их в виде чистых инструментальных конечных точек, возвращающих структурированный JSON.

Аспирант использует Claude для создания эксперимента по обнаружению AI-изображений.
Аспирант из The New School совместно с Claude создал сайт InPixelsWeTrust.org, который проверяет, могут ли пользователи отличить реальные фотографии от изображений, сгенерированных ИИ, в 6 раундах с 10-секундным принятием решений.

Пользователь Reddit делится опытом, как ИИ-агент за ночь создал проект на Next.js.
Разработчик на сабреддите r/openclaw поделился опытом, дав своему ИИ-агенту открытую задачу — создать проект с нуля за ночь, документируя, что агент сделал хорошо, а где потребовалось вмешательство человека. Агент успешно создал каркас проекта на Next.js, написал контент, управлял операциями Git, развернул проект на Vercel и итеративно улучшал дизайн на основе обратной связи.