Документация PandaNpc

Обновлено

У каждого должно быть десять тысяч агентов, работающих на него.

Не один ассистент, с которым вы по очереди общаетесь, — а целый флот. Агенты, которые продолжают работать, пока вы спите, на машинах, которые у вас уже есть, неся всё, чему вы их научили, и сообщая, когда они закончат. Именно для этого создаётся PandaNpc.

Почему сегодня это сложно

Большинство людей ограничиваются одним-двумя агентами одновременно. Не потому, что модели слишком слабые, — а потому, что накладные расходы на каждого агента слишком высоки. Каждого нового агента нужно где-то запустить, заново обучить вашим правилам, наблюдать за его работой и вручную забирать результаты. Умножьте это на десять — и вы становитесь узким местом. Умножьте на десять тысяч — и идея рушится.

Так что задача — не «лучший чат-бокс». Это устранение накладных расходов на каждого агента, по одному элементу за раз:

  1. Где их запускать — дешёвые, приватные вычислительные ресурсы, которые у вас уже есть, а не арендованная песочница.
  2. Единая память для всех — обучите один раз, и каждый агент будет знать это на каждой машине.
  3. Наблюдение, которое не масштабируется линейно — видеть много сразу, вмешиваться только по запросу.
  4. Руки за пределами терминала — агент, который может только редактировать файлы, может выполнить лишь малую часть работы.

Что уже работает

Где их запускать

  • PandaPaw — одна команда превращает любую вашу машину в хост для агентов. Она устанавливает движки, подключает машину к вашему аккаунту и поддерживает их работу. Не нужно открывать порты или вставлять токены.
  • Три движка, одна настройка — Claude Code, Codex и PandaCode работают через один и тот же мост, так что добавление другого агента — это не отдельный проект.
  • Ваши машины образуют частную сеть — ноутбуки, серверы, домашние ПК и виртуальные машины связываются друг с другом напрямую, поэтому агент может работать там, где реально находится задача.
  • Используйте свой бэкенд — направьте движок на более дешёвого провайдера моделей, когда задача не требует дорогого. Запускать много агентов имеет смысл только если каждый из них дёшев.

Единая память для всех

  • Agent Center — ваши правила, навыки, воспоминания и профили агентов хранятся в вашем аккаунте и автоматически синхронизируются с каждой машиной. Запишите урок один раз, и каждый агент на каждой машине получит его в формате, ожидаемом его движком.
  • Notes — база знаний, которую ваши агенты читают и в которую пишут, чтобы то, что узнал один агент, не умирало вместе с его сессией.
  • MCP server — агенты получают доступ к вашим заметкам, моделям и запланированным задачам через документированный интерфейс, а не через парсинг экранов.

Наблюдение, которое не масштабируется линейно

  • Наблюдайте откуда угодно — приложение iOS, настольное приложение Windows / macOS / Linux, любой браузер или боковая панель Chrome. Живой вывод, одобрения инструментов и изменения кода синхронизируются на всех устройствах.
  • Вмешивайтесь только при необходимости — агент работает автономно и останавливается для вас, когда сталкивается с тем, что требует решения.
  • Передавайте работу другим — поделитесь живым подключением, чтобы коллега мог управлять одним из ваших агентов, с возможностью отзыва и ограничением по времени; или поделитесь доступной только для чтения расшифровкой, если им просто нужно увидеть, что произошло.
  • 29 языков — весь продукт, а не только маркетинговые страницы.

Руки за пределами терминала

  • Управление браузером — агенты управляют настоящим браузером с реальными кликами, включая страницы, которые отклоняют синтетический ввод.
  • Управление удалённым рабочим столом — агенты видят и управляют экраном другой вашей машины.
  • Запланированная работа — задачи запускаются по расписанию и выполняются на выбранной вами машине, без присутствия человека за клавиатурой.
  • Claw — рабочее пространство для разговорной части работы, рядом с агентами, выполняющими механическую часть.

Как части сочетаются

flowchart LR subgraph You["You, from anywhere"] direction TB iOS["iOS"] Desktop["Desktop"] Web["Web · Browser extension"] end Center["Your account<br/>rules · skills · memory"] Relay["PandaNpc relay"] subgraph Fleet["Machines you own"] direction TB M1["Laptop · agents"] M2["Server · agents"] M3["Home desktop · agents"] end iOS --> Relay Desktop --> Relay Web --> Relay Relay --> Fleet Center -.syncs to.-> Fleet

Каждый агент работает на оборудовании, которым вы управляете. Ретранслятор только передаёт сообщения; ваш код, ваши ключи и ваши файлы никогда не покидают ваши машины.

Куда это движется

Переход от нескольких агентов к флоту — сейчас в основном проблема надзора, а не возможностей. Предстоящая работа — сделать множество одновременных агентов понятными: с первого взгляда видеть, какие застряли, какие ждут вас, а какие тихо завершились, — и сделать обычной практикой, когда результат одного агента становится входными данными для следующего без ручного копирования.

Начало работы

Новичок? Краткое руководство запустит вашего первого агента за несколько минут.

Нужна помощь?

  • Просмотрите боковую панель, чтобы найти нужную тему
  • AI Models — полный список поддерживаемых моделей
  • FAQ — часто задаваемые вопросы