पेपरक्लिप ट्यूटोरियल: पेपरक्लिप को सेट अप और उपयोग कैसे करें

AI अब केवल चैटबॉट्स तक सीमित नहीं है। OpenAI के Dots, Meta के Muse और Grok Bot के साथ, हम काम और रोज़मर्रा की ज़िंदगी में AI के इस्तेमाल का एक नया तरीका देख रहे हैं। 

अलग-अलग टूल्स के बीच बार-बार स्विच करने और सब कुछ खुद मैनेज करने की बजाय, हम एक AI सहायक को कार्य दे सकते हैं, उसे अपनी ऐप्स पर काम करने दे सकते हैं, और जब उसे हमारी स्वीकृति की ज़रूरत हो, तब हस्तक्षेप कर सकते हैं।

लेकिन क्या होगा अगर हम इससे एक कदम आगे बढ़कर पूरी तरह AI एजेंट्स की कंपनी बना सकें?

यही काम Paperclip के लिए बनाया गया है। यह एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है जहाँ आप एक ऑर्गनाइज़ेशन बना सकते हैं, अलग-अलग भूमिकाओं के लिए AI एजेंट्स नियुक्त कर सकते हैं, लक्ष्यों को असाइन कर सकते हैं, और एक ही डैशबोर्ड से उनके काम का प्रबंधन कर सकते हैं।

इस गाइड में, मैं आपको दिखाऊंगा कि Anthropic सदस्यता की बजाय MiMo-V2.6-Pro के साथ Claude Code का उपयोग करके Windows पर Paperclip कैसे सेट अप करें। मैं यह भी साझा करूंगा कि मैंने इसे एक छोटे AI दल बनाने के लिए कैसे उपयोग किया, जिसका एक सरल लक्ष्य था: एक ट्रेडिंग बॉट बनाना।

Paperclip क्या है?

Paperclip AI एजेंट्स के लिए एक ओपन-सोर्स ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म है। इसे ऐसे समझें जैसे आप एक छोटी कंपनी चला रहे हों, जहाँ आपके कर्मचारी AI एजेंट्स हैं—हर एक की अपनी भूमिका, ज़िम्मेदारियाँ और कार्य हैं।

यह एक केंद्रीय नियंत्रण तल की तरह काम करता है, जो आपके एजेंट्स, प्रोजेक्ट्स, कार्य असाइनमेंट्स, बजट और अनुमोदनों का प्रबंधन करता है। वास्तविक काम Claude Code, Codex, Cursor और Gemini CLI जैसे एजेंट रनटाइम्स द्वारा किया जाता है।

Paperclip कैसे काम करता है

आप एक ऑर्गनाइज़ेशन बनाकर, उसका लक्ष्य परिभाषित करके, और अपना पहला एजेंट सेट अप करके शुरुआत करते हैं। 

इसके बाद, एजेंट्स प्रोजेक्ट प्लान बना सकते हैं, उन्हें छोटे-छोटे कार्यों में बाँट सकते हैं, और अपनी रिपोर्टिंग हाइरार्की के अनुसार काम सौंप सकते हैं।

परदे के पीछे, Paperclip अलग-अलग AI टूल्स से कनेक्ट करने के लिए एजेंट एडॉप्टर्स और एजेंट्स को स्वचालित रूप से चलाने के लिए एक हार्टबीट सिस्टम का उपयोग करता है। 

जब किसी एजेंट को कोई कार्य सौंपा जाता है या उसका निर्धारित हार्टबीट ट्रिगर होता है, तो वह सक्रिय होता है, Paperclip के API के माध्यम से अपने असाइनमेंट्स जांचता है, काम करता है, अपडेट पोस्ट करता है, और अगली रन तक रुक जाता है।

उदाहरण के लिए, मेरे ट्रेडिंग बॉट प्रोजेक्ट में तीन एजेंट थे:

• चीफ़ ऑफ़ स्टाफ: प्रोजेक्ट की योजना बनाता है, टीम का समन्वय करता है, और कार्य सौंपता है।
• एमएल क्वांट रिसर्चर: ट्रेडिंग रणनीतियाँ विकसित करता है, मॉडल ट्रेन करता है, और बैकटेस्ट चलाता है।
• ट्रेडिंग सिस्टम्स इंजीनियर: ट्रेडिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर, एग्ज़िक्यूशन इंजन, और जोखिम नियंत्रण बनाता है।

तीन अलग-अलग कोडिंग सेशन्स मैनेज करने के बजाय, मैं पूरे दल की निगरानी एक ही डैशबोर्ड से कर सकता हूँ। 

Paperclip एजेंट गतिविधि, एग्ज़िक्यूशन लॉग्स और लागत को ट्रैक करता है, जबकि अनुमोदन नियंत्रण मुझे एजेंट्स के आगे बढ़ने से पहले महत्वपूर्ण निर्णयों की समीक्षा करने देता है।

Paperclip की प्रमुख विशेषताएँ

ये कुछ विशेषताएँ हैं जो Paperclip को दिलचस्प बनाती हैं:

• मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन: परिभाषित भूमिकाओं, रिपोर्टिंग हाइरार्की, और साझा लक्ष्यों वाली AI एजेंट्स की पूरी टीमें बनाएं।
• स्वायत्त एजेंट्स: एजेंट्स अपने निर्धारित अनुमतियों के भीतर योजना बना सकते हैं, कार्य सौंप सकते हैं, सहयोग कर सकते हैं, और न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ काम जारी रख सकते हैं।
• शेड्यूलिंग और ऑटोमेशन: Paperclip के हार्टबीट सिस्टम का उपयोग करके एजेंट्स को स्वतः चलाने के लिए शेड्यूल करें या नए कार्य आने पर उन्हें ट्रिगर करें।
• एकाधिक AI टूल्स: Claude Code, Codex, OpenCode और अन्य समर्थित एजेंट रनटाइम्स को कनेक्ट करें।
• केंद्रीकृत डैशबोर्ड: एक ही जगह से एजेंट्स, प्रोजेक्ट्स, कार्य, एग्ज़िक्यूशन लॉग्स और खर्च का प्रबंधन करें।
• बजट और अनुमोदन: खर्च की सीमाएँ निर्धारित करें, नए एजेंट हायर को स्वीकृत करें, और एजेंट्स के आगे बढ़ने से पहले महत्वपूर्ण निर्णयों की समीक्षा करें।

Paperclip के साथ शुरुआत करें

हम Windows पर Node.js और Claude Code इंस्टॉल करने से शुरू करेंगे, Claude Code को MiMo-V2.6-Pro के साथ कॉन्फ़िगर करेंगे, और फिर Paperclip इंस्टॉल करके अपना पहला AI-संचालित ऑर्गनाइज़ेशन बनाएंगे।

1. Node.js इंस्टॉल करें

सबसे पहले Windows के लिए Node.js का LTS संस्करण आधिकारिक वेबसाइट से डाउनलोड करें। Paperclip को Node.js 24.11.0 या उससे नया संस्करण चाहिए।

इंस्टॉलर चलाएँ और डिफ़ॉल्ट विकल्प रखें। इंस्टॉलेशन पूरा होने के बाद, एक नया PowerShell विंडो खोलें और ये चलाएँ:

node -v
npm -v
npx -v

यदि ये तीनों कमांड वर्ज़न नंबर लौटाते हैं और Node.js कम से कम v24.11.0 है, तो हम Claude Code इंस्टॉल करने के लिए तैयार हैं।

2. Claude Code इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर करें

अब हमें Claude Code इंस्टॉल करना है और उसे MiMo-V2.6-Pro से जोड़ना है। Claude Code हमारा एजेंट हार्नेस की तरह काम करेगा, जबकि MiMo वास्तविक AI प्रोसेसिंग संभालेगा।

सबसे पहले, यदि पहले से नहीं किया है तो Git for Windows इंस्टॉल करें। Claude Code के Bash-आधारित टूल्स के लिए यह अनुशंसित है।

PowerShell खोलें और आधिकारिक Windows इंस्टॉलर का उपयोग करके Claude Code इंस्टॉल करें:

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

जाँचें कि सब कुछ काम कर रहा है:

claude --version

आम तौर पर, Claude Code Anthropic के मॉडलों से कनेक्ट होता है। 

मेरे केस में, मेरे पास पहले से MiMo Token Plan था, इसलिए मैं Claude सदस्यता खरीदे बिना MiMo-V2.6-Pro का उपयोग करना चाहता था।

Claude Code को MiMo के साथ कॉन्फ़िगर करें

सबसे पहले, Claude Code कॉन्फ़िगरेशन डायरेक्टरी बनाएँ:

New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.claude"

सेटिंग्स फ़ाइल खोलें:

notepad "$HOME\.claude\settings.json"

निम्न कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "YOUR_TOKEN_PLAN_BASE_URL",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_MIMO_API_KEY",
    "ANTHROPIC_MODEL": "mimo-v2.6-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "mimo-v2.6-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "mimo-v2.6-pro",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "mimo-v2.6-pro"
  }
}

YOUR_TOKEN_PLAN_BASE_URL और YOUR_MIMO_API_KEY को अपने MiMo Token Plan डैशबोर्ड से मिले एंडपॉइंट और API कुंजी से बदलें। 

यदि आपके पास पहले से सेटिंग्स फ़ाइल है, तो सब कुछ ओवरराइट करने के बजाय इन मानों को मौजूदा कॉन्फ़िगरेशन में मिला दें।

अब Claude Code ऑनबोर्डिंग कॉन्फ़िगरेशन खोलें:

notepad "$HOME\.claude.json"

यदि फ़ाइल नई है, तो यह जोड़ें:

{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

यदि यह पहले से मौजूद है, तो अन्य सेटिंग्स हटाए बिना इस प्रॉपर्टी को जोड़ें या अपडेट करें। इससे हम MiMo का उपयोग करते समय मानक Claude Code ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया को छोड़ सकते हैं।

दोनों फ़ाइलें सेव करें, फिर PowerShell बंद करके दोबारा खोलें।

कनेक्शन जाँचें

यह जाँचने के लिए एक सरल प्रॉम्प्ट चलाएँ कि Claude Code MiMo का उपयोग कर रहा है या नहीं:

claude -p "Hey! Introduce yourself in one sentence."

यदि सब कुछ सही से कॉन्फ़िगर है, तो आपको प्रतिक्रिया मिलनी चाहिए। आप claude को इंटरैक्टिव रूप से भी लॉन्च कर सकते हैं और अपनी मॉडल कॉन्फ़िगरेशन जाँचने के लिए /status चला सकते हैं।

अब हमारे पास MiMo-V2.6-Pro के साथ Claude Code चल रहा है और हम Paperclip पर आगे बढ़ सकते हैं।

3. Paperclip इंस्टॉल करें

Paperclip इंस्टॉल करना काफ़ी सहज है। चूँकि हमारे पास पहले से Node.js इंस्टॉल है, हम npx का उपयोग करके Paperclip डाउनलोड और स्टार्ट कर सकते हैं, बिना इसे ग्लोबली इंस्टॉल किए।

एक सामान्य PowerShell विंडो खोलें (Administrator विंडो नहीं), और चलाएँ:

npx paperclipai onboard --yes

यह कमांड Paperclip डाउनलोड करता है, लोकल कॉन्फ़िगरेशन बनाता है, एक एम्बेडेड PostgreSQL डेटाबेस इनिशियलाइज़ करता है, और सर्वर स्टार्ट करता है।

चलने के बाद, यदि ऑनबोर्डिंग पेज अपने-आप नहीं खुलता, तो अपने ब्राउज़र में यह पता खोलें:

http://localhost:3100

अब हम अपनी पहली ऑर्गनाइज़ेशन बनाने, Claude Code को एजेंट हार्नेस के रूप में कनेक्ट करने, और अपनी AI टीम बनाना शुरू करने के लिए तैयार हैं।

Paperclip को बाद में फिर लॉन्च करने के लिए, उपयोग करें:

npx paperclipai run

इस लोकल सेटअप का उपयोग करते समय टर्मिनल खुला रखें।

4. Paperclip का ऑनबोर्डिंग

अब जब Paperclip चल रहा है, तो हम अपना पहला AI ऑर्गनाइज़ेशन बना सकते हैं, उसका CEO सेट कर सकते हैं, और उसे MiMo-V2.6-Pro से कनेक्ट कर सकते हैं।

पहली स्क्रीन आपसे आपके ऑर्गनाइज़ेशन का नाम पूछती है। अपने परीक्षण के लिए, मैंने DataCamp का उपयोग किया।

Continue पर क्लिक करें। फिर Paperclip आपसे आपके पहले एजेंट का नाम पूछेगा। यह आपका CEO होगा, जो प्रोजेक्ट की योजना बनाने, कार्य बनाने, और अन्य एजेंट्स को काम सौंपने का ज़िम्मेदार होगा।

अब एक एजेंट एडॉप्टर चुनें। Paperclip कई विकल्पों का समर्थन करता है, जिनमें Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI और OpenCode शामिल हैं।

इस गाइड के लिए, Claude Code चुनें।

चूँकि हमने पहले ही Claude Code को MiMo का उपयोग करने के लिए कॉन्फ़िगर कर लिया है, हमारा सेटअप इस तरह दिखता है:

Paperclip -> Claude Code -> MiMo-V2.6-Pro

ऑनबोर्डिंग के दौरान, Paperclip यह भी पूछता है कि आप चाहते हैं कि आपका ऑर्गनाइज़ेशन किस पर काम करे। अपने पहले प्रोजेक्ट के लिए, मैंने बस यह दर्ज किया:

“Build the trading bot”

5. अपना पहला प्रोजेक्ट बनाएं

ऑनबोर्डिंग पूरा होते ही, Paperclip मुझे सीधे मेरे ट्रेडिंग बॉट प्रोजेक्ट में ले गया। 

मेरे चीफ़ ऑफ़ स्टाफ ने सीधे कोड लिखने के बजाय यह पूछने से शुरुआत की कि मैं क्या बनाना चाहता हूँ।

मेरे उत्तर देने के बाद, उसने एक प्रोजेक्ट प्लान तैयार किया और दो अतिरिक्त एजेंट्स को हायर करने का प्रस्ताव दिया: एक एमएल क्वांट रिसर्चर और एक ट्रेडिंग सिस्टम्स इंजीनियर।

इसने प्रोजेक्ट को छोटे-छोटे कार्यों में भी तोड़ा:

• रिपॉज़िटरी और डेटा पाइपलाइन सेट अप करें।
• एक बेसलाइन एमएल मॉडल बनाएं और बैकटेस्ट चलाएँ।
• पेपर-ट्रेडिंग एग्ज़िक्यूशन इंजन विकसित करें।
• बेसिक जोखिम नियंत्रण जोड़ें।
• एक पेपर-ट्रेडिंग ट्रायल चलाएँ।

आगे बढ़ने से पहले, Paperclip ने योजना प्रस्तुत की और मुझे तीन विकल्प दिए: Approve, Request Revision या Reject। यह प्लेटफ़ॉर्म का महत्वपूर्ण हिस्सा है क्योंकि आपके पास अभी भी इस पर नियंत्रण होता है कि आपके एजेंट्स क्या करने की अनुमति रखते हैं।

मैंने योजना को स्वीकृत किया, और Paperclip ने सब कुछ अमल में लाना शुरू कर दिया। इसने अतिरिक्त एजेंट्स बनाए और उनकी भूमिकाओं के अनुसार कार्य असाइन करने शुरू कर दिए।

मुझे सबसे अच्छा यह लगा कि मुझे हर एजेंट को बनाना, अलग-अलग प्रॉम्प्ट लिखना, या मैन्युअली काम बाँटना नहीं पड़ा। 

मैंने बस बताया कि मैं क्या बनाना चाहता हूँ, कुछ सवालों के जवाब दिए, और प्रस्तावित योजना को स्वीकृत कर दिया। वहाँ से Paperclip ने प्रोजेक्ट समन्वय संभाल लिया।

6. Paperclip का परीक्षण

जब मेरा ट्रेडिंग बॉट प्रोजेक्ट चल रहा था, तो मैंने Paperclip डैशबोर्ड खोला ताकि देख सकूँ कि सब कुछ कैसे आगे बढ़ रहा है। यहीं आप अपने एजेंट्स की निगरानी कर सकते हैं, कार्यों को ट्रैक कर सकते हैं, हाल की गतिविधि की समीक्षा कर सकते हैं, और लागत पर नज़र रख सकते हैं।

मैं Agents पेज भी खोल सकता था ताकि अपनी पूरी AI टीम और हर एजेंट क्या कर रहा है, यह देख सकूँ। 

मेरा चीफ़ ऑफ़ स्टाफ और एमएल क्वांट रिसर्चर निष्क्रिय थे, जबकि ट्रेडिंग सिस्टम्स इंजीनियर सक्रिय रूप से प्रोजेक्ट पर काम कर रहा था।

Agents पेज रिपोर्टिंग स्ट्रक्चर, कौन-सा एजेंट कौन-सा हार्नेस उपयोग करता है, और कोई एजेंट चल रहा है, निष्क्रिय है, रुका हुआ है, या त्रुटि में है—यह भी दिखाता है।

शायद यही हिस्सा मुझे सबसे उपयोगी लगा। कई टर्मिनल खुले रखने और हर एजेंट क्या कर रहा है, यह लगातार जाँचने की बजाय, मैं सब कुछ एक ही जगह से मैनेज कर सकता हूँ। 

मैं देख सकता हूँ कि कौन-से कार्य आगे बढ़ रहे हैं, कौन-से अटके हैं, मैंने कितना खर्च किया है, और क्या किसी चीज़ को मेरी स्वीकृति की ज़रूरत है।

यह अलग-अलग AI एजेंट्स चलाने के बजाय एक छोटी टीम को मैनेज करने जैसा लगता है। मैं टीम को लक्ष्य देता हूँ, उसकी प्रगति जाँचता हूँ, और ज़रूरत पड़ने पर हस्तक्षेप करता हूँ।

लोग Paperclip का उपयोग किस लिए कर रहे हैं?

लोग Paperclip का उपयोग केवल कोडिंग से कहीं अधिक के लिए कर रहे हैं। 

छोटे व्यवसाय चलाने से लेकर पूरी AI टीम्स मैनेज करने तक, यहाँ पाँच दिलचस्प उदाहरण हैं जो मुझे Reddit और डेवलपर ब्लॉग्स पर मिले।

1. एक-व्यक्ति का व्यवसाय चलाना

एक संस्थापक 16 AI एजेंट्स का उपयोग लीड जनरेशन, कोल्ड ईमेल्स, CRM अपडेट्स, SEO, और ब्लॉग पब्लिशिंग के लिए करता है, वह भी फुल-टाइम नौकरी के साथ।

2. AI पब्लिशिंग कंपनी चलाना

एक रिटायर्ड ट्रेडर ने एजेंट्स के ज़रिए रिसर्च, लेखन और SEO संभालते हुए एक AI-संचालित पब्लिशिंग कंपनी बनाई। उसकी सबसे बड़ी चुनौतियाँ लागत नियंत्रण और AI-जनित लेखों की शुद्धता की जाँच थीं।

3. Telegram के माध्यम से AI एजेंट्स मैनेज करना

एक डेवलपर ने Paperclip को Hermes के साथ जोड़कर Telegram के माध्यम से नौ-एजेंट स्टार्टअप मैनेज किया। एजेंट्स प्रोडक्ट डिजाइन, लागत अनुमान, ग्रांट एप्लिकेशन, और दैनिक प्रगति रिपोर्ट्स संभालते हैं।

4. एक वित्तीय AI स्टार्टअप बनाना

एक अन्य डेवलपर ने एक वित्तीय स्टार्टअप के लिए AI टीम बनाई—CEO, CTO, इंजीनियर्स और मार्केटिंग एजेंट्स जो डेटा पाइपलाइंस, सेंटिमेंट एनालिसिस और आउटरीच पर काम करते हैं।

5. 13-एजेंट कंटेंट व्यवसाय चलाना

डेवलपर Felipe Fontoura ने SEO, कंटेंट क्रिएशन, वीडियो स्क्रिप्ट्स और सेल्स फ़नल्स के लिए 13-एजेंट्स वाला ऑर्गनाइज़ेशन बनाया। सिस्टम काम करता था, लेकिन सब कुछ रिव्यू और पब्लिश करना अभी भी उनके ध्यान की माँग करता था।

लोग स्वतंत्र रूप से काम करने वाली कई Claude Code इंस्टेंस चलाने से आगे बढ़ रहे हैं। 

Paperclip के साथ, वे 10 या अधिक एजेंट्स की टीमें बना रहे हैं जो संवाद करती हैं, स्पष्ट हाइरार्की का पालन करती हैं, कार्य सौंपती हैं, और एक-दूसरे के काम की समीक्षा भी करती हैं। 

हर एजेंट को खुद मैनेज करने के बजाय, आप टीम को लक्ष्य दे सकते हैं और उसे समन्वय करने दे सकते हैं, जबकि आप प्रगति की निगरानी और महत्वपूर्ण निर्णयों को स्वीकृत करते हैं।

अंतिम विचार

इस गाइड में, हमने Paperclip क्या कर सकता है, इसकी सतह भर को छुआ है।

मैंने केवल तीन एजेंट्स की एक छोटी टीम बनाई, लेकिन आप इससे कहीं आगे जा सकते हैं—पूरे विभाग बना सकते हैं, कार्य शेड्यूल कर सकते हैं, बजट निर्धारित कर सकते हैं, और ऐसे एजेंट्स जोड़ सकते हैं जो एक-दूसरे के काम की समीक्षा करें।

Paperclip कोई बिलकुल नया प्रयोग भी नहीं है। यह कुछ समय से मौजूद है और इसकी एक बढ़ती हुई ओपन-सोर्स कम्युनिटी है। 

AI एजेंट्स की हालिया लहर के साथ, एक ही डैशबोर्ड से कई टीम्स को मैनेज करना अब और भी दिलचस्प हो गया है।

मुझे लगता है AI इसी दिशा में जा रहा है।

दस अलग-अलग Claude Code सेशन्स खोलकर हर कार्य को खुद मैनेज करने के बजाय, हम तेजी से एक केंद्रीय जगह रखेंगे जो विशेष एजेंट्स के बीच सैकड़ों, संभावित रूप से हज़ारों, कार्यों का समन्वय कर सके। 

हम टीम को लक्ष्य देते हैं, एजेंट्स काम सौंपते हैं, एक-दूसरे से संवाद करते हैं, और ज़रूरत होने पर रिपोर्ट करते हैं।

बेशक, उस पैमाने पर एजेंट्स को मैनेज करने में अभी भी चुनौतियाँ हैं—खासकर लागत, विश्वसनीयता, और मानवीय निगरानी के आसपास। 

लेकिन Paperclip हमें आज ही इस नए काम करने के तरीके के साथ व्यावहारिक प्रयोग करने का मौका देता है।