# Уэс Рот: «Как я построил команду ИИ-агентов для мониторинга новостей за один вечер»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=I9BZRuw5c80
Канал: Wes Roth
Опубликовано: 20.02.2026

---

Ускорение темпов развития искусственного интеллекта привело к ситуации, когда новости в этой сфере устаревают быстрее, чем их успевают прочитать. Ведущий YouTube-канала Wes Roth представил решение этой проблемы — систему автономных агентов, которые работают круглосуточно, фильтруя информационный шум и готовя отчеты к моменту пробуждения пользователя.

## 🛠️ Платформа Oz by Warp: Будущее облачной разработки
[[JUMP:0:26]]

Уэс Рот (Wes Roth) представляет **Oz** — новую облачную платформу для кодинг-агентов от команды **Warp**, создателей популярного терминала с ИИ, которым пользуются более 700 000 разработчиков [0:40]. В отличие от локальных инструментов вроде Cursor или Claude Engineer, Oz ориентирован на выполнение задач в фоновом режиме, когда пользователь не находится за компьютером.

Ключевые отличия Oz от конкурентов:

*   **Облачная среда:** Агенты работают в изолированных Docker-контейнерах в облаке, что позволяет запускать неограниченное количество процессов параллельно без нагрузки на локальный процессор [1:07].
*   **Планирование (Scheduling):** Возможность настройки запусков по расписанию (раз в час, ежедневно и т.д.) с уведомлением пользователя о результатах в Slack или GitHub [1:20].
*   **Управление в реальном времени (Steering):** Пользователь может войти в активную сессию через веб-интерфейс или терминал Warp, чтобы скорректировать действия агента «на лету», а затем снова передать ему управление [1:33].

## 🧠 Система навыков: Обучение агентов по методике «плейбуков»
[[JUMP:1:46]]

Для эффективного управления ИИ-агентами Уэс использует концепцию «навыков» (skills). Это наборы инструкций (плейбуки) в формате Markdown, которые записываются один раз и позволяют агенту выполнять сложные задачи без постоянного повторения подробных промптов [2:13].

Автор продемонстрировал создание трех базовых навыков:

1.  **Skill Creator (Мета-навык):** Агент, обученный создавать другие навыки. Он понимает структуру каталогов Oz, формат YAML и правила написания чистых инструкций [2:40].
2.  **Browser Automation:** Позволяет агентам управлять браузером в фоновом режиме через Playwright, входить на сайты, делать скриншоты и обходить ограничения обычных API [4:27].
3.  **YouTube Summarizer:** Навык для извлечения транскриптов видео с помощью утилиты `yt-dlp` и создания структурированных резюме с таймкодами [6:11]. По мнению Рота, это критически важно, так как многие анонсы в сфере ИИ выходят в формате длинных видеодемо [6:25].

## 🚀 Проект AI Pulse: Создание системы мониторинга новостей
[[JUMP:8:35]]

В качестве «основного блюда» Уэс Рот построил с нуля систему **AI Pulse** — автоматизированную службу мониторинга ИИ-новостей. Весь процесс разработки занял один рабочий день [16:38]. 

### Архитектура системы:

*   **Backend API:** Написан на Express и TypeScript, использует SQLite для хранения данных и Twilio для отправки экстренных SMS-уведомлений [10:32].
*   **Frontend Dashboard:** Сайт на Next.js, отображающий горячие новости, их рейтинг («heat score») и готовые черновики твитов [9:02].
*   **Среда Oz:** Оба репозитория (фронтенд и бэкенд) находятся в одном окружении Oz, что позволяет агентам видеть код друг друга и вносить кросс-репозиторные изменения без участия человека [12:28].

## 🤖 Роботизированная команда: Три роли агентов
[[JUMP:12:53]]

Автор настроил трех специализированных агентов для поддержки работы AI Pulse в облаке:

1.  **Исследователь (Research Agent):** Запускается каждые 3 часа. Сканирует источники (Reddit, блоги Google DeepMind, TechCrunch и др.), оценивает важность новостей и присылает уведомление в Slack, если рейтинг новости выше 8 из 10 [13:06].
2.  **SMM-менеджер:** Работает каждые 6 часов. Анализирует тренды и готовит черновики твитов, чтобы пользователю не приходилось писать посты с нуля [13:18]. 
3.  **«Дворник» (The Janitor):** Ежедневный технический агент, который чистит устаревшие данные, проверяет битые ссылки и обновляет зависимости в коде [13:32].

## 📈 Результаты и выводы автора 
[[JUMP:13:59]]

Спустя 24 часа работы система продемонстрировала полную автономность. На дашборде появились актуальные новости (например, музыкальные возможности Gemini от Google DeepMind) с уже подготовленными аннотациями и ссылками [14:40]. 

Уэс Рот подчеркивает, что ценность Oz заключается не только в «интеллекте» самой модели, но и в инфраструктуре оркестрации. Главным преимуществом он называет возможность перейти от модели «человек дает команды ИИ» к модели «команда агентов проактивно уведомляет человека о результатах» [16:52]. В ближайших планах автора — добавить четвертого агента, который будет совершать голосовой звонок каждое утро с кратким брифингом по трем главным новостям дня [17:18].