С июня по август я строил агентство из ИИ. Вот что сделал бы иначе

Коротко, как всё было.

Я завёл 20 ИИ-сотрудников с отделами и инструкциями на платформе Paperclip. Один пост через них обошёлся в 7,8 миллиона токенов. 6 ролей не запустились ни разу, остальных я за неделю поставил на паузу. Потом 10 дней строил пульт над другой платформой, Multica, и через 25 дней выключил и его.

Сейчас работу делают исполнители в папках проектов. Задачу я ставлю одной фразой.

Весь сериал

1. Я нанял 20 сотрудников. Все они оказались ИИ: роли, отделы и как задумывалась цепочка.
2. Один пост за 7,8 миллиона токенов: куда уходят токены и почему платишь за пересказ.
3. Я уволил 19 ИИ-сотрудников за неделю: оргструктура раньше работы и менеджер, который всё сделал сам.
4. Я построил пульт для ИИ-агентов: и понял, что проще сказать одну фразу.
5. Мой самый полезный ИИ-сотрудник это папка на компьютере: как она устроена изнутри.

Что бы я сделал иначе, если бы начинал сейчас

1. Начал бы с 1 исполнителя и 1 критика. Остальных нанимал бы, когда станет тесно, а не заранее, на вырост. Роль заводится за минуты, держать её про запас незачем.

2. Разбирал бы задачу до того, как отдать её ИИ. Что сделать, с какими файлами, что считать результатом. Причём обычным кодом, а не ещё одним агентом: код делает это мгновенно и за копейки.

3. Держал бы цепочку короткой. Каждое лишнее звено заново читает всё, что было до него, и за это платишь ты. В посте за 7,8 миллиона токенов 97,5 % расхода ушло на перечитывание.

4. Смотрел бы расход до запуска, а не после. На платформах, которые я пробовал, расход во время работы агента не было видно: запись появлялась только в самом конце прогона. В самом Claude Code счётчик токенов виден по ходу работы, но прикинуть расход заранее всё равно полезно.

5. Не строил бы интерфейс раньше работы. Поставить задачу разговором в папке проекта оказалось проще, чем раскладывать карточки и переключать статусы.

6. Сразу складывал бы знания в файлы. Голос, правила, прошлые работы и каждую ошибку с причиной. Тогда ИИ не начинает с нуля каждый раз.

Что стало с мечтой

В первой части я писал, о чём мечтал: поставил задачу и забыл, а её приняли, разобрали, сделали и принесли готовой.

Сбылась она наполовину. Задача ставится одной фразой, исполнитель сам знает, где что лежит. А принимаю работу всё равно я, и ни один пост не уходит в ленту без моего «публикуй».

Там же, в первой части, было: гладко было на бумаге, да забыли про овраги. Теперь эти овраги известны поимённо, и каждый записан в папку.

Обновление, октябрь 2026: команда агентов теперь есть в самом Claude Code

Пока я возился с Paperclip и Multica, команды агентов появились прямо в Claude Code. Если вам нужен не один исполнитель, а несколько сразу, ставить отдельную платформу и строить свой пульт больше не нужно:

• Динамические воркфлоу, с конца мая 2026. Просите Claude Code собрать воркфлоу, и он раздаёт работу десяткам агентов в фоне, а ход работы видно по команде /workflows.
• Команды агентов (agent teams). Экспериментальная функция с февраля 2026: несколько агентов работают вместе и пишут друг другу.
• Потолок расхода. Для запусков из программы можно задать предел в долларах, и, когда он достигнут, Claude Code останавливает в том числе фоновых агентов.

Обе вещи прожорливы по токенам, так что выводы выше в силе: начинать с одного исполнителя и одного критика, держать цепочку короткой, складывать знания в файлы. Просто собирать это теперь можно без чужой платформы.

На этом сериал закончен. Спасибо, что дочитали до конца.

В следующей серии расскажу об обратной стороне: где ИИ ошибается уверенно и грамотно, и как я это ловлю.