Alle burde ha ti tusen agenter som jobber for seg.
Ikke én assistent du bytter på med — en flåte. Agenter som fortsetter å jobbe mens du sover, på maskiner du allerede eier, med alt du har lært dem, og som rapporterer tilbake når de er ferdige. Det er det PandaNpc bygges for.
Hvorfor det er vanskelig i dag
De fleste når taket på én eller to agenter om gangen. Ikke fordi modellene er for svake — men fordi overheaden rundt hver agent er for høy. Hver nye agent må startes et sted, læres opp i konvensjonene dine på nytt, overvåkes mens den jobber, og samles inn manuelt. Gang det med ti, og du er flaskehalsen. Gang det med ti tusen, og idéen kollapser.
Så arbeidet er ikke «en bedre chatteboks.» Det er å fjerne overheaden per agent, bit for bit:
- Et sted å kjøre dem — billig, privat datakraft du allerede har, ikke en leid sandkasse.
- Én hukommelse de alle deler — lær det én gang, hver agent kan det, på hver maskin.
- Tilsyn som ikke skalerer lineært — se mange i ett blikk, gå inn bare når du blir spurt.
- Hender utover terminalen — en agent som bare kan redigere filer, kan bare gjøre en brøkdel av jobben.
Hva som allerede fungerer
Et sted å kjøre dem
- PandaPaw — én kommando gjør om hvilken som helst maskin du eier til en agentvert. Den installerer motorene, kobler maskinen til kontoen din, og holder dem i gang. Ingen porter å åpne, ingen tokens å lime inn.
- Tre motorer, samme oppsett — Claude Code, Codex og PandaCode kjører alle gjennom samme bro, så å legge til en annen agent er ikke et annet prosjekt.
- Maskinene dine danner et privat nettverk — bærbare, servere, hjemme-PC-er og VM-er når hverandre direkte, så en agent kan kjøre der arbeidet faktisk er.
- Ta med din egen backend — pek en motor mot en billigere modellleverandør når oppgaven ikke trenger den dyre. Å kjøre mange agenter gir bare mening hvis hver enkelt er billig.
Én hukommelse de alle deler
- Agent Center — reglene dine, ferdigheter, minner og agentprofiler lever med kontoen din og synkroniseres til hver maskin automatisk. Skriv ned en lærdom én gang, og hver agent på hver maskin har den, i formatet dens egen motor forventer.
- Notater — en kunnskapsbase som agentene dine leser fra og skriver til, så det én agent lærer, dør ikke med økten.
- MCP-server — agenter når notatene dine, modeller og planlagte oppgaver gjennom et dokumentert grensesnitt i stedet for å skrape skjermer.
Tilsyn som ikke skalerer lineært
- Se fra hvor som helst — iOS-app, Windows / macOS / Linux-skrivebord, hvilken som helst nettleser, eller et Chrome-sidepanel. Live-utdata, verktøygodkjenninger og kodeendringer forblir synkronisert på tvers av alle.
- Gå inn bare når det trengs — en agent kjører uten tilsyn og stopper opp for deg når den treffer noe som krever en beslutning.
- Overlever arbeid til andre — del en live-tilkobling så en teamkamerat kan styre en av agentene dine, tilbakekallbar og tidsbegrenset; eller del et skrivebeskyttet utskrift når de bare trenger å se hva som skjedde.
- 29 språk — hele produktet, ikke bare markedsføringssidene.
Hender utover terminalen
- Nettleserkontroll — agenter styrer en ekte nettleser med ekte klikk, inkludert sider som avviser syntetisk input.
- Ekstern skrivebordskontroll — agenter ser og betjener skjermen til en annen maskin du eier.
- Planlagt arbeid — oppgaver utløses etter en tidsplan og kjøres mot en maskin du velger, uten noen ved tastaturet.
- Claw — et arbeidsområde for den samtalebaserte halvdelen av jobben, sammen med agentene som gjør den mekaniske halvdelen.
Hvordan delene passer sammen
Hver agent kjører på maskinvare du kontrollerer. Reléet bærer bare meldinger; koden din, nøklene dine og filene dine forlater aldri maskinene dine.
Hvor dette er på vei
Å komme fra en håndfull agenter til en flåte er stort sett et tilsynsproblem nå, ikke et kapabilitetsproblem. Arbeidet fremover er å gjøre mange samtidige agenter lesbare — å vite i ett blikk hvilke som sitter fast, hvilke som venter på deg, og hvilke som stille ble ferdige — og gjøre det rutine at én agents utdata blir den neste agents input uten at et menneske kopierer det over.
Komme i gang
Ny her? Hurtigstartguiden får din første agent i gang på noen minutter.
Trenger du hjelp?
- Bla gjennom sidepanelet for emnet du trenger
- AI-modeller for hele listen over støttede modeller
- FAQ for vanlige spørsmål