Несколько AI-агентов параллельно: как не сжечь лимиты и не убить компьютер
Один агент это удобно. Пять агентов в разных проектах это уже инфраструктурная задача: лимиты подписки тают непропорционально, терминалы теряются, ноутбук не выдерживает сборок. Собрали опыт разработчиков, которые работают роями агентов, и показываем, как это организовать без потерь.
Сервер под Claude Code и AI-агентовПришлите стек — подберём серверное окружение без звонка. Подобрать окружениеЛимиты расходуются не линейно
Первое, с чем сталкиваются при параллельной работе: квота подписки уходит быстрее, чем ожидалось. Разработчики описывают одинаковую картину. Весь день работы с одним агентом стоил 5% недельной квоты. Запуск двадцати субагентов на исследование репозиториев снял 10% за полчаса. Рой агентов на тарифе за $200 выбирал пятичасовое окно за 20 минут.
Доля недельной квоты
Причина простая. Каждый субагент получает свой контекст: системный промпт, описание инструментов, часть проекта. Двадцать субагентов это двадцать копий контекста, и каждая оплачивается. Плюс субагенты читают файлы, которые уже прочитал родитель, и дублируют работу. Экономии от параллельности нет, есть только экономия времени.
Практические правила:
- Параллелить только независимые задачи. Исследовать пять репозиториев параллельно разумно. Писать пять частей одного модуля параллельно почти всегда приводит к конфликтам и переделкам.
- Ограничивать число одновременных субагентов в настройках агента. Четыре вместо двадцати: медленнее, но квота переживёт неделю.
- Смотреть расход в Settings → Usage после каждого большого запуска. Привыкание занимает неделю.
- Дешёвые модели на рутину. Поиск по файлам, прогон тестов, форматирование не требуют флагманской модели. Часть разработчиков назначает роли: одна модель ищет, другая проверяет в браузере, третья пишет код, четвёртая делает ревью.
Терминалы: tmux и менеджеры агентов
Десять агентов это десять терминалов, и в каждом надо периодически отвечать на вопросы. Базовое решение одно: tmux на сервере. Сессии живут независимо от вашего подключения, агенты продолжают работать, когда ноутбук закрыт, а вы подключаетесь к любой сессии с любого устройства.
Поверх tmux выросло поколение менеджеров агентов: приложения, которые показывают все терминалы во вкладках, подсвечивают, какой агент ждёт ответа, позволяют отвечать с телефона или голосом, делиться терминалом по ссылке. Это удобная обвязка, но она не заменяет сервер: агенты всё равно должны где-то физически исполняться круглосуточно.
Один сервер или несколько
Когда агентов становится много, упираются в ресурсы: сборки на Rust или TypeScript, тесты, Docker-контейнеры под каждый стенд. Один разработчик описывал десяток сессий по проектам, десятки субагентов по веткам и три терабайта суточных артефактов сборки. Ноутбук такое не переживает, а один сервер начинает тормозить всех агентов разом.
Два подхода, которые работают:
| Схема | Плюсы | Минусы | Когда |
|---|---|---|---|
| Один мощный сервер, Docker под каждого агента | дешевле, один бэкап, общий кэш зависимостей | тяжёлая сборка одного агента тормозит остальных | до 5–6 агентов на средних проектах |
| Отдельный сервер под каждого агента или инструмент | полная изоляция, независимые ресурсы, можно гасить ненужные | дороже, нужна синхронизация кода через Git | тяжёлые сборки, разные агенты (Claude, Codex, локальная модель) |
Часть разработчиков разводит агентов по инструментам: один сервер под Claude Code, второй под Codex, третий под OpenCode с локальной моделью. Подключились к каждому по очереди, раздали задания, выключили компьютер. Небольшой сервер стоит дешевле любой подписки на агента, поэтому экономить на нём не имеет смысла.
Для сборок и тестов, которые не помещаются на одну машину, используют распределение: агент работает на своём сервере, а тяжёлые задания отправляет на сборочные машины. Самый простой вариант это удалённые раннеры CI, более сложный это свой кластер. Если упираетесь в это, напишите, разберём вашу схему.
Доступ с телефона
Рой агентов удобен тем, что не требует сидеть за компьютером. Агенты работают на сервере, вы отвечаете на вопросы с телефона: SSH-клиент плюс tmux, веб-терминал через code-server, менеджер агентов с мобильным приложением или бот в Telegram, который пересылает вопросы агента и ваши ответы. Как настроить мобильный доступ, разобрали в статье разработка с iPhone.
Чеклист перед запуском роя
- Агенты работают на сервере, а не на ноутбуке.
- Каждый агент в своём пользователе или контейнере: см. статью про изоляцию агентов.
- Каждый агент в своей Git-ветке или своём worktree. Два агента в одной рабочей копии гарантированно портят файлы друг другу.
- Лимит одновременных субагентов задан явно.
- Мониторинг ресурсов сервера: нагрузка, память, диск под артефакты. Агенты не замечают, что место закончилось.
- Расход квоты проверяется после каждого большого запуска.
Сколько нужно железа
Один агент на типовом веб-проекте живёт на VPS с 4 ядрами и 8 ГБ. Пять агентов с Docker-стендами это уже 16 ядер и 64 ГБ, лучше выделенный сервер с NVMe. Тяжёлые сборки на Rust или крупных монорепозиториях требуют 32+ ядер или нескольких машин. Подберём конфигурацию под ваш стек: пришлите описание проектов и число агентов.
Оперативная память под сценарий
Частые вопросы
Почему субагенты так быстро расходуют лимит Claude?
Каждый субагент получает собственный контекст: системный промпт, инструменты, часть проекта. Двадцать субагентов это двадцать оплачиваемых копий контекста плюс дублирование чтения файлов. Разработчики описывают расход 10% недельной квоты за полчаса работы роя.
Как запускать несколько Claude Code одновременно?
На сервере в tmux: по сессии на агента, каждый агент в своей Git-ветке или worktree и желательно в своём контейнере. Поверх tmux можно поставить менеджер агентов для вкладок и уведомлений, когда агент ждёт ответа.
Нужен отдельный сервер под каждого AI-агента?
До 5–6 агентов на средних проектах хватает одного выделенного сервера с Docker под каждого. Отдельные серверы берут под тяжёлые сборки и когда используют разные инструменты: Claude Code, Codex и локальную модель.
Какой сервер нужен для пяти AI-агентов?
Примерно 16 ядер, 64 ГБ памяти и NVMe-диск от 1 ТБ под Docker-стенды и артефакты сборок. Для одного агента достаточно VPS с 4 ядрами и 8 ГБ.