Разработчик собрал систему AI‑агентов NEXUS на ноутбуке с 4 ГБ RAM и без GPU

Разработчик рассказал о создании NEXUS, самохостируемой системы из нескольких AI-агентов, которая берет на себя исследовательскую работу, поиск вакансий, подготовку контента и генерацию лидов. Система работает как постоянный фоновый процесс. Она читает список задач, выбирает подходящего агента, запускает их по очереди с учетом ограничений и передает результаты через терминал и Telegram-бота. Как сообщает Towards AI, идея проекта выросла из вполне бытовой проблемы: автору каждый день приходилось прыгать между множеством инструментов и вручную переносить контекст из вкладки во вкладку и между сервисами.

Сейчас в NEXUS задействовано семь агентов. Research agent собирает научные статьи, извлекает их структуру и делает конспекты. Content agent пишет посты для разных платформ, но не публикует их. Marketing agent ищет трендовые продукты и предлагает идеи для контента. Lead generation agent подбирает контакты для outreach и оценивает их. Job hunt agent просматривает реальные доски вакансий и под каждое объявление подстраивает пункты резюме. Email agent готовит письма выбранным контактам, однако не отправляет их. Debugger agent проверяет код других проектов автора. Все результаты система сохраняет в обычные Markdown-файлы, без использования закрытой базы данных.

Проект собирали на довольно скромном железе: ноутбук с 4GB RAM, из которых после загрузки системы остается примерно 2.5-3GB, процессор i3 без дискретного GPU и обычный SSD. С такими ресурсами запуск локальных LLM оказался нереалистичным, даже модели на 7B или 3B параметров быстро перегружали систему. Поэтому архитектуру пересобрали. Ноутбук занимается оркестрацией задач, следит за файлами и выполняет легкие embedding-операции через небольшие sentence-transformer модели из HuggingFace. Все задачи, где требуется рассуждение, отправляются во внешние бесплатные API Groq, Gemini и DeepSeek.