- Основатель SiteGPT создал систему из 10 ИИ-агентов на базе Claude для автоматизации маркетинга.
- Агенты работают с распределением ролей, общей памятью и ежедневными отчётами, используя open-source платформу OpenClaw и базу данных Convex.
- Система уже способна генерировать SEO-оптимизированный контент, маркетинговые email-цепочки и материалы для социальных сетей.
Внедрение мультиагентных систем на практике приобретает всё больший оборот, и пример проекта SiteGPT является тому отличным свидетельством. Его разработчик построил эффективный маркетинговый инструмент, включающий десять специализированных искусственных интеллектов на базе модели Claude. Каждый агент обладает уникальной ролью в работе — от исследователя и аналитика SEO до копирайтера и дизайнера. Такая структура воспроизводит командный подход в продвижении, но с преимуществами автоматизации и постоянной координацией.
Технологическая основа проекта — open-source фреймворк Clawdbot, получивший новое название OpenClaw, а также использование Convex в качестве общей базы данных, обеспечивающей синхронизацию и совместное хранение задач и контекста. Каждый ИИ-агент функционирует по принципу автономной сессии с собственным SOUL-файлом, который задаёт личности и специализации, и периодически «просыпается» каждые 15 минут для анализа и выполнения своих обязательств. Такой механизм решает традиционную проблему потери контекста, часто встречающуюся у ИИ, и обеспечивает сохранение текущей задачи, дневных заметок и долгосрочного контекста в памяти.
Распределение ролей включает координатора Jarvis, тестировщика Shuri, ресерчера Fury, SEO-аналитика Vision, копирайтера Loki, SMM-менеджера Quill, дизайнера Wanda, email-маркетолога Pepper, разработчика Friday и документалиста Wong. Агенты взаимодействуют напрямую, обмениваясь комментариями и передавая результаты работы по цепочке — от исследования и анализа до создания готового контента. Таким образом, система обеспечивает комплексный и слаженный рабочий процесс внутри созданной мультиагентной экосистемы.
По словам создателя, уже сейчас эта мультиагентная команда способна генерировать полноценные сравнительные страницы конкурентов, создавать цепочки маркетинговых писем, писать SEO-оптимизированные статьи и оформлять контент для социальных медиа. Итоговые результаты деятельности постоянно оцениваются и фиксируются — ежедневно в Telegram приходит автоматический отчёт о прогрессе всех агентов.
Данный кейс наглядно демонстрирует, как мультиагентная архитектура, ранее относящаяся к исследовательским проектам, выходит в 2025 году на уровень реальных рабочих систем, способных облегчить и ускорить маркетинговые процессы за счёт децентрализованного управления задачами и единой памяти.
