Зачем вообще лезть в Paperclip обычному разработчику
Увидел проект в GitHub Trending. 55K звёзд за полтора месяца — для AI-инструмента это взрывной рост. Идея в README зацепила: ты не пишешь код, а нанимаешь карманную компанию из агентов. У каждого своя роль, зона ответственности, скиллы. Система сама разворачивает оргструктуру под твою цель.
Дал Paperclip задачу, которая мне реально интересна: собрать indie game dev команду и сделать игру для Яндекс Игр. С нуля. Без жанра — пусть сами решают. Мне хотелось увидеть, как агенты справятся с задачей, где нет чёткого технического задания. Как в жизни: заказчик говорит «сделайте хорошую игру» и уходит в закат.
Как поднять Paperclip на VPS через Coolify (чтобы не сломать рабочую машину)
Важное отступление для тех, кто захочет повторить.
Paperclip работает в режиме без ограничений — агенты могут выполнять любые команды, устанавливать пакеты, лезть в сеть, создавать файлы. Запускать такое на домашнем компьютере — плохая идея. Я поднял всё на отдельном VPS через Coolify. Это мой любимый способ быстро раскатывать pet-проекты в Docker.
Закинул Docker Compose с Paperclip, OmniRoute и Codex CLI от OpenAI. Получил изолированную песочницу, которую не жалко сломать.
Зачем OmniRoute? Paperclip сжирает токены как не в себя. Одна сессия — и лимит подписки тает на глазах. OmniRoute — это AI-шлюз, который направляет запросы через несколько аккаунтов и провайдеров. У меня два аккаунта с Plus-подпиской. OmniRoute объединил их лимиты в один пул. Без этого мне бы хватило одного аккаунта на полтора-два часа максимум. Двух еле хватило на пару вечеров.
Сетап кустарный, но рабочий. Не с первого раза завёлся. Пришлось повозиться с конфигами, тунелями, пробросом ключей. Docker, два OpenAI аккаунта, прокси — звучит как описание серого парсинга, но в мире AI-агентов это, видимо, норма.
Что происходит внутри «AI-компании»: первые впечатления
Задал цель: провести ресёрч, определить, какие роли нужны для игры под Яндекс Игры, и запустить процесс разработки.
Дальше началось магия. Система развернула оргструктуру. Появился CEO. Потом менеджеры. Начали плодиться задачи. У каждого агента уникальная роль и свои возможности.
Первые 20 минут я реально сидел с открытым ртом. Вот задача создана, вот она делегирована, вот кто-то отчитался, вот наняли нового агента. Ощущение, будто смотришь в муравейник — все шевелятся, заняты делом.
А потом я начал вчитываться в задачи. И иллюзия лопнула.
Задачи, которые агенты ставят друг другу, обобщены до состояния полной бесполезности. «Провести анализ рынка мобильных игр». «Определить целевую аудиторию». «Выбрать технологический стек». Каждая задача ссылается на другие, те — на третьи. Получается матрёшка абстракций, за которой ноль реальной работы.
И главное расхождение с моим промптом: я просил сначала ресёрч, оценку ресурсов, а потом уже разработку. Агенты проигнорировали слово «ресёрч» и начали сразу писать код. Словно директива была «just ship it».
Самый безумный момент: AI-агенты попытались нанять живых людей
Ради этого стоило запускать весь эксперимент.
В какой-то момент агенты решили, что для проекта им нужны дополнительные ресурсы. Логично — любой менеджер так бы и сделал. Но они пошли… нанимать. Реальных, живых людей.
Они полезли на GitHub. Нашли профили разработчиков, которые подходили под их критерии. И попытались отправить им приглашения на собеседование.
Дальше классика: у «AI-компании» не было доступа к SMTP-серверу. Нет почты — нет приглашений. Нет публичных аккаунтов компании — некуда звать. Агенты создали полноценный рекрутинговый процесс, упёрлись в отсутствие инфраструктуры и… зависли.
Я не знал, смеяться или пугаться. С одной стороны, абсурд: бездушные алгоритмы пытаются нанять живых инженеров через GitHub. С другой — это ровно то, что обещано: агенты ведут себя как настоящий бизнес. Бизнес хочет расти, ищет таланты, но не может отправить email. Чистый стартап.
Остаётся открытым вопрос: если бы у Paperclip был доступ к SMTP, кто-то реально получил бы письмо от AI-«HR-менеджера»? И главное — кто-то бы на него ответил?
CTO, который закатал рукава и пошёл кодить сам
Ещё один момент, который меня добил.
CTO-агент — тот, кто по задумке должен управлять техническим отделом и делегировать задачи. В какой-то момент он, видимо, решил, что подчинённые справляются плохо. И что он сделал? Пошёл писать код сам.
Не делегировал кодинг-агенту. Не создал новую задачу. Просто взял и начал кодить. CTO стартапа, который в три часа ночи сам пушит в прод. Если это не самая реалистичная симуляция российского IT-бизнеса, то я не знаю, что это.
«Хочешь сделать хорошо — сделай это сам». Эту мудрость AI выучил не из книг, а из горького опыта работы со своими же коллегами-агентами.
Стоимость эксперимента: 200 миллионов токенов и $1000
За два вечера сгорело порядка 200 миллионов токенов. Если бы я оплачивал каждый запрос через API OpenAI напрямую, вышло бы около $1000. Тысяча долларов за простенький 2D-прототип, в котором нужно уворачиваться от летящих кубов.
Результат не впечатлил. Агенты сами выбрали жанр (я намеренно не указывал), получился примитивный 2D-прототип. Технически работает. Выглядит как игра? С натяжкой. Готов к Яндекс Играм? Даже близко.
И вот что важно: основная масса токенов ушла не на код. Она ушла на операционку. На то, чтобы агенты ставили друг другу задачи, обсуждали их, переставляли приоритеты. На менеджерский оверхед, который в реальных компаниях называется «митинги» и «синхронизации».
На один полезный токен кода приходилось примерно пять токенов менеджерской болтовни между агентами.
Очень не хватало возможности просто поговорить с CEO-агентом и спросить: «Эй, какой реальный статус? Что сделано? Что блокирует?» Paperclip не даёт такого интерфейса. Ты видишь задачи в духе Jira, но понять реальную картину без контекста невозможно.
А если просто взять Codex без всей этой оркестрации?
Вот тут начинается самое грустное для Paperclip.
Если бы я взял ту же задачу и просто сел с Codex один на один, результат был бы в 10 раз быстрее. И лучше. Потому что при прямой работе с агентом ты сам — контекст, менеджер и QA. Никакого оверхеда на «оргструктуру».
Paperclip добавляет слой абстракции между тобой и результатом. И этот слой пожирает ресурсы тоннами. Для соло-разработчика с одним проектом это как нанять десять менеджеров для задачи, которую может сделать один инженер.
Кому Paperclip реально полезен (а не просто красивая игрушка)
Было бы нечестно сказать, что инструмент бесполезен. Он просто не для того, что я пытался на нём сделать.
Покопавшись в issues на GitHub, я нашёл реальные кейсы. В одном issue автор рассказывает, как они запустили Paperclip в продакшене с 13 агентами и перечисляют конкретные проблемы и улучшения. Кто-то реально довёл систему до живого использования.
Существует даже каталог готовых «компаний»: шаблоны под dev shop, security firm, research lab, consulting, game studio. 16 готовых компаний, 440+ агентов, 500+ скиллов. Экосистема живая, хотя молодая.
Но есть и системные проблемы, о которых пишут пользователи:
-
Медленный UI на инстансах с сотнями задач
-
Огромный расход токенов по сравнению с прямым использованием агентов
-
Дыра в shared knowledge — агенты стартуют почти вслепую, без общего контекста компании
-
Сообщество просит company-wide knowledge layer, но его пока нет
Независимых бенчмарков я не нашёл. Ни одного кейс-стади с цифрами в духе «+X% к скорости разработки». Отзывы смешанные: один пишет, что Paperclip помог организовать работу, другой жалуется, что система тревожная и хуже по контролю, чем несколько терминалов.
Что я вынес из этого эксперимента
Два вечера, $1000 (если бы платил за API), игра с летящими кубами. Мусор? Нет. Оправдал ожидания? Тоже нет. Честно говоря, я немного разочарован. Думал, будет впечатляюще.
Главный вывод: AI-агенты воспроизводят худшие корпоративные паттерны. Бесконечные абстрактные задачи, оверхед на координацию, менеджеры, которые генерят работу вместо того чтобы её делать. Не удивительно — они учились на текстах о компаниях, а не на опыте работы в них.
Слой оркестрации пока стоит дороже, чем приносит пользы. Для solo-задачи Paperclip — это красивый UI-театр. На выходе — летящие кубы.
Но побочные эффекты — самое ценное. Попытка нанять живых людей через GitHub, CTO, который ушёл кодить, матрёшка из абстракций — это не баги. Это зеркало. И вот это реально заставляет задуматься.
Инструмент сырой. Но направление правильное. Через год-два, когда появится shared knowledge layer и агенты научатся координироваться без безумного оверхеда, штуки вроде Paperclip могут стать чем-то полезным. Пока это эксперимент, и относиться к нему стоит соответственно.
Вопрос, который меня не отпускает: если AI-агенты уже пытаются нанимать живых людей, писать им письма и строить компании — мы точно уверены, что управляем процессом, а не наоборот?