Разработчик сравнил автономный пайплайн Lullabeast на локальной RTX 4090 и облачных LLM

Разработчик под ником BigBrainGoldfish выложил в открытый доступ автономный пайплайн для разработки Lullabeast. В системе используются агенты planner, executor и reviewer, которые поэтапно собирают проект в реальном git-репозитории. Как сообщает r/LocalLLaMA (Reddit), пайплайн построен вокруг циклов plan, execute и review, а в качестве runtime автор использовал OpenClaw.

Для демонстрации возможностей системы ей поручили создать многокомандную версию Conway’s Game of Life с live-аналитикой. Один и тот же roadmap дважды прогнали через пайплайн. В локальном варианте использовались modded 48GB RTX 4090 и модель Qwen3.6-27B Q8_0. Сборка заняла 3 часа 27 минут, прошла без повторных попыток и не потребовала расходов на API.

Во втором запуске применялись GLM-5.2 и Kimi-k2.7 Code в облаке. Процесс занял 2 часа 4 минуты, потребовал 2 повторных попытки и обошелся в 6,90 $.

Ключевой механизм пайплайна автор описывает как набор детерминированных проверок между вызовами агентов. Система проверяет manifest файлов, git diff, результаты тестов, а также следит за отсутствием нежелательного удаления файлов. Без прохождения этих этапов агенты не могут самостоятельно продвигать задачу дальше. В пайплайне также предусмотрены повторные попытки и механизм escalation, чтобы избежать бесконечных циклов.

По словам автора, проект пока находится на ранней стадии beta. Лучше всего система справляется с небольшими webapp-проектами. UI-heavy этапы и более сложные задачи пока вызывают больше проблем, особенно при полностью локальном запуске. Автор отдельно предупредил, что агенты исполняют сгенерированный код на хост-машине, поэтому рекомендует запускать систему внутри VM.