Paperclip — це відкритий «human control plane» для AI‑праці, який позиціонується як інфраструктура оркестрації для «zero‑human» компаній. Проєкт створив анонімний розробник Dotta, а його публічний реліз як open source відбувся 4 березня. Ідея проста, але радикальна: замість одного «чарівного» бота користувач будує повноцінну оргструктуру з десятків і сотень AI‑агентів — CEO, CTO, розробників, маркетологів, QA — і керує ними як справжньою компанією.
Ця стаття зосереджується на практичному боці: як встановити Paperclip, як виглядає перший запуск, чому все починається з CEO‑агента, як система сама пропонує «наймати» нові ролі, і як Paperclip дозволяє підключати моделі з різних лабораторій через OpenRouter, не прив’язуючи вас до одного вендора.
Перший крок: npx paperclip-ai onboard і що насправді відбувається
Старт у Paperclip максимально наближений до звичного для розробників досвіду: достатньо відкрити термінал і виконати команду npx paperclip-ai onboard. За бажанням можна додати прапорець --yes, щоб прийняти налаштування за замовчуванням і пришвидшити онбординг.
За цією простою командою ховається кілька важливих речей. По‑перше, налаштовується середовище: створюються базові конфігураційні файли, готуються структури для зберігання пам’яті агентів, підтягуються залежності. По‑друге, система готує початкову організаційну модель, у якій користувач виступає фактичним власником компанії, а Paperclip — інтерфейсом управління її «цифровими співробітниками».
На відміну від сервісів, які обіцяють «натисни кнопку — і ми самі створимо бізнес», Paperclip залишає людину в ролі відповідального керівника. Користувач не просто формулює загальну задачу, а бере участь у всьому циклі: від постановки цілей і дизайну процесу до перевірки результатів. Саме тому онбординг — це не лише технічне встановлення, а й початок побудови власної AI‑організації.
Чому все починається з CEO‑агента
Коли в Paperclip створюється нова компанія, перший агент майже завжди — це CEO. Він виступає верхньорівневим координатором всієї організації. Логіка така: користувач — це умовний власник або рада директорів, а CEO‑агент — операційний керівник, який перетворює стратегічні вказівки на конкретні задачі, ролі та проєкти.
Саме через CEO проходить більшість ключових управлінських дій. Коли користувач створює новий issue або формулює ініціативу, він часто призначає її CEO. Далі CEO‑агент розбиває завдання на підзадачі, делегує їх іншим агентам, а за потреби ініціює розширення штату — наприклад, пропонує найняти CTO чи окремих інженерів.
Важливий момент: Paperclip не намагається приховати цю ієрархію. В інтерфейсі видно оргструктуру: CEO на вершині, під ним — CTO, під CTO — розробники, окремо — CMO з маркетинговою командою, далі — контент‑стратег, відео‑райтер тощо. Це не декоративна діаграма, а робоча модель, через яку проходять задачі, відповідальність і контекст.
Такий підхід має дві суттєві переваги. По‑перше, він віддзеркалює реальні бізнес‑процеси: замість хаотичного набору чатів з різними моделями користувач отримує зрозумілу оргструктуру. По‑друге, це створює основу для масштабування: коли компанія з одного агента виростає до десятків, керувати нею через ролі й підпорядкування значно простіше, ніж через список «ботів».
Автономні «найми»: як CEO пропонує CTO, інженерів та інші ролі
Одне з найцікавіших рішень у Paperclip — те, як система поводиться з розширенням команди. CEO‑агент не просто виконує задачі, а й може автономно пропонувати нові ролі, які, на його думку, потрібні для досягнення цілей. Наприклад, якщо з’являється великий технічний проєкт, CEO може ініціювати «найм» CTO, а потім — інженерів, які будуть підпорядковуватися цьому CTO.
Важливо, що ці «найми» не відбуваються повністю автоматично. Кожне таке рішення проходить через людину: користувач бачить пропозицію CEO, може її прийняти, відхилити або скоригувати. Лише після схвалення новий агент додається до оргструктури як повноцінний «співробітник» з власною пам’яттю, навичками й зоною відповідальності.
Ця модель балансує між автономністю й контролем. З одного боку, CEO‑агент знімає з людини частину менеджерського навантаження: сам помічає, коли бракує компетенцій чи ресурсів, і пропонує, кого варто додати. З іншого — остаточне рішення залишається за користувачем, що особливо важливо в контексті ризиків, бренду та відповідальності за результат.
У практиці це виглядає досить природно. Наприклад, коли виникає потреба зробити відео до певної події, CEO може запропонувати найняти відео‑райтера, забезпечити його потрібними навичками (через skills manager) і передати йому задачу. Далі відео‑райтер планує роботу, уточнює деталі, отримує фідбек, а CEO контролює, щоб усе рухалося в рамках загальної стратегії.
Bring‑your‑own‑agent: Paperclip як вендор‑нейтральний «каркас» для моделей
Одна з ключових ідей Paperclip — не прив’язувати користувача до одного AI‑провайдера. Замість того, щоб будувати все навколо конкретної моделі, система дозволяє «приводити» власних агентів на базі різних LLM. У ролі співробітників можуть виступати моделі Gemini, Pi, Hermes, OpenAI‑моделі, Claude та інші, підключені через OpenRouter.
Це не просто можливість вибору, а фундаментальна властивість архітектури. Кожен агент у Paperclip — це поєднання ролі (наприклад, «Codex coder», «Claude coder», «QA‑агент», «контент‑стратег») і конкретної моделі, яка стоїть за цією роллю. У реальній організації, яку демонструє автор Paperclip, під CTO працює ціла група кодерів, але найчастіше використовуються два: Codex coder і Claude coder. Вони мають різні сильні сторони, стилі роботи й «особистості», і саме це використовується як перевага.
Paperclip не намагається уніфікувати поведінку моделей до спільного знаменника. Навпаки, система визнає, що «агенти з різних лабораторій» поводяться по‑різному, і дає змогу будувати процеси з урахуванням цих відмінностей. Десь краще працює Claude Code, десь — інший кодер, десь потрібен більш «розмовний» агент на кшталт Pi, а десь — модель, оптимізована під інструкції.
Завдяки цьому Paperclip перетворюється на вендор‑нейтральний каркас, у якому можна комбінувати моделі з різних джерел, не переписуючи бізнес‑логіку під кожного провайдера. Для компаній, які не хочуть опинитися в залежності від одного вендора, це критично важливо: можна експериментувати, змінювати моделі, додавати нові — без руйнування всієї організаційної схеми.
Спеціалізовані типи агентів: від Claude Code до Cursor
Щоб покрити різні стилі роботи й спеціалізації, Paperclip підтримує кілька типів агентів, які спираються на різні моделі. Серед них — Claude Code, Codex, Gemini, Hermes, Pi, Cursor та інші. Кожен тип орієнтований на певний клас задач і спосіб взаємодії.
Кодер на базі Claude Code може бути зручним для складних рефакторингів і роботи з великими контекстами. Codex‑агент — для генерації коду й швидких ітерацій. Gemini може краще вписуватися в сценарії, де важлива інтеграція з екосистемою Google або мультимодальні можливості. Pi — для більш м’якої, діалогової взаємодії, коли потрібні пояснення й поступове уточнення вимог. Cursor‑агенти — для сценаріїв, де важлива інтеграція з інструментами розробника та IDE‑подібний досвід.
Усе це не просто перелік підтримуваних моделей. Важливо, що Paperclip дозволяє будувати оргструктуру, де кожен агент — це не абстрактний «LLM», а конкретний «співробітник» з певним стилем роботи. Менеджер (людина або CEO‑агент) може свідомо вирішувати, кому доручити завдання: більш обережному QA‑агенту, агресивному кодеру, креативному маркетологу чи аналітичному планувальнику.
Така спеціалізація особливо помітна в складних ланцюжках: наприклад, кодер пише функціонал, QA‑агент із браузерним скілом проганяє енд‑ту‑енд перевірку, а менеджер‑агент аналізує результати й вирішує, чи готовий реліз до злиття. Кожен з них може працювати на різній моделі, але в Paperclip це виглядає як злагоджена робота команди.
OpenRouter і OpenCode: доступ до десятків моделей і дешеві експерименти
Ще один важливий елемент екосистеми Paperclip — інтеграція з OpenRouter через так званий OpenCode‑агент. Це дає змогу підключати велику кількість сторонніх моделей, у тому числі безкоштовні, і використовувати їх як повноцінних агентів у своїй організації.
Серед доступних через OpenRouter моделей згадується, зокрема, Qwen 3.6 Plus — безкоштовний варіант, який можна використовувати як експериментальний або допоміжний агент. Це суттєво знижує вартість входу: замість того, щоб одразу будувати команду на дорогих комерційних моделях, користувач може протестувати процеси на безкоштовних або дешевших альтернативах.
OpenCode‑агент виступає своєрідним шлюзом: він знає, як звертатися до OpenRouter, як конфігурувати моделі, як передавати їм контекст і отримувати відповіді у форматі, зручному для Paperclip. Для користувача це виглядає як ще один тип агента, але під капотом відкривається доступ до широкого спектра LLM.
Це важливо не лише з погляду економії. Різні моделі по‑різному поводяться в реальних задачах, і можливість швидко перемикатися між ними, не змінюючи бізнес‑логіку, дає компаніям гнучкість. Можна, наприклад, тримати основну роботу на стабільній моделі, а експериментальні фічі — на нових, ще не до кінця вивчених моделях, не ризикуючи всім процесом.
Планування, QA та рутини: як агенти перетворюються на керовану організацію
Хоча ця стаття зосереджена на старті й побудові оргструктури, важливо згадати кілька механізмів, які показують, як Paperclip перетворює набір моделей на керовану організацію.
По‑перше, система має повноцінну підтримку планів як окремих об’єктів. Агент не просто одразу виконує завдання, а спочатку генерує план, який можна прочитати, відредагувати, доповнити. Користувач може, наприклад, змінити тривалість кадрів у відео, уточнити стиль анімації, додати вимоги до брендингу. Після цього агент оновлює план і лише тоді переходить до виконання. Це наближає взаємодію до реальної роботи з підлеглими, а не до одноразового запиту в чаті.
По‑друге, у зрілих організаціях Paperclip важливу роль відіграє QA‑агент. Він може мати браузерний скіл, який дозволяє відкривати сайти, заповнювати форми, натискати кнопки — фактично виконувати енд‑ту‑енд тестування. Завдання можуть бути налаштовані так, що їх завершення вимагає обов’язкового рев’ю з боку QA, а іноді ще й окремого затвердження менеджером. Це створює двоступеневий контроль якості, який складно відтворити, якщо просто тримати десятки вкладок з Claude Code чи іншими моделями.
По‑третє, Paperclip підтримує рутини — повторювані робочі процеси, які можна запускати за розкладом або вручну. Наприклад, створення changelog’у, формування повідомлення в Discord про всі злиті в master гілки за день, підготовка підсумку PR. Рутини можуть містити шаблонні змінні, як‑от назва гілки, які користувач заповнює під час запуску. Це дозволяє перетворити разові «промпти» на стабільні, відтворювані процеси.
Усе це разом показує, що Paperclip — це не просто «панель для запуску моделей», а саме організаційний рівень: з планами, ролями, рев’ю, затвердженнями й повторюваними процесами.
Від одного CEO до багаторівневої AI‑компанії
Якщо підсумувати, шлях користувача в Paperclip виглядає приблизно так. Спочатку — технічний онбординг через npx paperclip-ai onboard, який готує середовище й базову конфігурацію. Далі — створення першої компанії, де з’являється CEO‑агент як верхньорівневий координатор. Користувач починає делегувати йому задачі, а CEO — розбивати їх на підзадачі, пропонувати нові ролі, ініціювати «найми» CTO, інженерів, маркетологів, QA.
Паралельно користувач підключає моделі через OpenRouter, створює спеціалізованих агентів на базі Claude Code, Codex, Gemini, Hermes, Pi, Cursor та інших. Кожен агент отримує свою роль, скіли, зону відповідальності. З часом з’являються QA‑процеси, плани, рутини, інтеграції на кшталт Greptile для перших проходів код‑рев’ю.
Результат — не один «суперагент», а ціла AI‑організація, яка працює за зрозумілими управлінськими принципами, але при цьому залишається гнучкою: можна змінювати моделі, додавати нові ролі, перебудовувати оргструктуру без прив’язки до конкретного вендора.
У цьому сенсі Paperclip дійсно поводиться як «human control plane for AI labor»: людина задає напрямок, ухвалює ключові рішення й затверджує «найми», а все інше — від розподілу задач до технічних деталей виконання — поступово бере на себе мережа агентів.
Джерело
Paperclip: Open Source Human Control Plane for AI Labor — Dotta Bippa