Auto-Company — полностью автономная AI-компания, работающая 24/7

Auto-Company — экспериментальный проект, разворачивающий на вашем собственном компьютере «полностью автономную AI-компанию», которая работает 24/7. Система оркестрирует 14 автономных AI-агентов, каждый из которых смоделирован по образу признанного эксперта в своей области: они генерируют идеи продуктов, принимают решения, пишут код, деплоят и занимаются маркетингом — без вмешательства человека. Под капотом — Claude Code (по умолчанию) или Codex CLI; платформы — macOS и Windows/WSL, с локальным дашбордом на обеих. Репозиторий: MaxMiksa/Auto-Company, лицензия MIT, около 2,8k звёзд.

Как это работает

Вы запускаете цикл. AI-команда «просыпается», читает общую консенсус-память, решает, что делать, формирует сквад из 3–5 человек, выполняет работу, обновляет консенсус-память и ненадолго засыпает. Затем всё повторяется:

daemon (launchd / systemd --user, auto-restart on crash)
  └── scripts/core/auto-loop.sh (continuous loop)
        ├── reads PROMPT.md + consensus.md
        ├── LLM CLI call (Codex CLI / Claude Code)
        │   ├── reads CLAUDE.md (charter + guardrails)
        │   ├── reads .claude/skills/team/SKILL.md (teaming method)
        │   ├── forms an Agent Team (3-5 agents)
        │   ├── executes: research, coding, deploy, marketing
        │   └── updates memories/consensus.md (handoff baton)
        ├── failure handling: rate-limit wait / circuit breaker / consensus rollback
        └── sleep -> next cycle

Ключевая деталь: каждый цикл — независимый вызов CLI, а единственным состоянием между циклами служит один Markdown-файл memories/consensus.md. Никаких векторных баз и сложного менеджмента памяти — эстафетная палочка в виде текста.

Команда из 14 агентов

Подход к промптингу — не «ты универсальный разработчик», а «ты DHH»: в агентов инжектируются ментальные модели реальных экспертов.

Помимо персоналий, в .claude/skills/ лежит арсенал из 30+ переиспользуемых навыков (deep research, скрейпинг, финансовое моделирование, SEO, security audit, UX audit), которые любой «проснувшийся» агент может временно загрузить.

Пятиуровневая архитектура

Автор позиционирует проект не как обёртку над LLM API, а как распределённую мультиагентную систему из пяти слоёв:

1. Execution Engine & Infrastructure — двухдвижковый исполнитель (Claude Code / Codex CLI), кроссплатформенный демон: launchd на macOS, systemd --user внутри WSL на Windows.
2. Orchestration & State Machine — автоцикл 24/7, консенсус-память как «эстафетная палочка», устойчивость: circuit breaker при серии ошибок, бэкофф при rate-limit (авто-сон на 429), откат при невалидном консенсусе.
3. Agentic Models & Cognition — 14 экспертных персон, арсенал навыков и «конституционные» ограничения, жёстко прописанные в CLAUDE.md.
4. Workflow Routing & Teaming — динамическое формирование сквадов из 2–5 экспертов под «Next Action» из консенсуса плюс принудительная конвергенция (об этом ниже).
5. Observability & HITL — полные логи каждого цикла, локальный веб-дашборд на Python (статус циклов, расход квоты, активность агентов) и файловое «руление».

Автоконвергенция: никаких бесконечных обсуждений

В PROMPT.md жёстко зашит поток конвергенции:

Для типовых сценариев определены шесть стандартных workflow — например, «оценка нового продукта» идёт по цепочке Research → CEO → Munger → Product → CTO → CFO, а «разработка фичи» — Interaction → UI → Full-stack → QA → DevOps.

Управление человеком

Команда работает автономно, но вмешаться можно в любой момент. Чтобы сменить направление, достаточно отредактировать «Next Action» в memories/consensus.md — команда, проснувшись в следующем цикле, сразу повернёт. Пауза и возобновление — make pause / make resume; результаты работы агентов складываются в docs/.

Предохранители

В CLAUDE.md прописаны жёсткие ограничения, обязательные для всех агентов: не удалять GitHub-репозитории и проекты Cloudflare, не трогать системные директории (~/.ssh/, ~/.config/), не форс-пушить в main/master, не утечать креды в публичные репозитории, все новые проекты создавать только в projects/.

Быстрый старт

На macOS:

git clone https://github.com/MaxMiksa/Auto-Company.git
cd auto-company

make start     # foreground run with live output
make install   # install daemon (auto-start + auto-restart)

На Windows — PowerShell-скрипты поверх WSL (.\\scripts\\windows\\start-win.ps1, -Engine claude или -Engine codex). Основная настройка — переменные окружения: ENGINE (claude|codex), MODEL, LOOP_INTERVAL (30 с по умолчанию), CYCLE_TIMEOUT_SECONDS (1800), MAX_CONSECUTIVE_ERRORS (порог circuit breaker). Автоматического фолбэка между движками нет: если выбранный не установлен, старт падает быстро.

Зависимости: Claude Code или Codex CLI, node, make, jq; опционально gh и wrangler.

Важные оговорки

Автор честно предупреждает: проект экспериментальный. Стабильность не гарантирована, каждый цикл расходует квоту модели (то есть деньги), а агенты действуют полностью автономно, без запросов подтверждения — границы в CLAUDE.md нужно настраивать аккуратно. Рекомендуемый сценарий: начать с make start в foreground, а уже потом переходить в режим демона.

В acknowledgements указаны источники вдохновения: nicepkg/auto-company (исходная macOS-версия), continuous-claude (общие заметки между сессиями), ralph-claude-code (перехват сигнала выхода) и claude-auto-resume (паттерн возобновления после лимита квоты).