Tutorial Paperclip: Cum să instalezi și să folosești Paperclip

AI trece dincolo de chatbot-uri. Cu Dots de la OpenAI, Muse de la Meta și Grok Bot, începem să vedem o nouă modalitate de a folosi AI la muncă și în viața de zi cu zi. 

În loc să schimbăm între diferite instrumente și să gestionăm totul singuri, putem da unui asistent AI o sarcină, îl lăsăm să lucreze în aplicațiile noastre și intervenim când are nevoie de aprobarea noastră.

Dar dacă am putea merge mai departe și am crea o întreagă companie de agenți AI?

Exact pentru asta este conceput Paperclip. Este o platformă open-source unde poți crea o organizație, „angaja” agenți AI pentru roluri diferite, stabili obiective și le poți gestiona munca dintr-un singur dashboard.

În acest ghid, îți voi arăta cum să instalezi Paperclip pe Windows folosind Claude Code cu MiMo-V2.6-Pro în locul unui abonament Anthropic. Îți voi arăta și cum l-am folosit pentru a crea o mică echipă AI cu un obiectiv simplu: să construim un bot de tranzacționare.

Ce este Paperclip?

Paperclip este o platformă open-source de orchestrare pentru agenți AI. Gândește-te la ea ca la o mică firmă în care angajații tăi sunt agenți AI, fiecare cu roluri, responsabilități și sarcini proprii.

Acționează ca un plan de control central, gestionând agenții, proiectele, alocarea sarcinilor, bugetele și aprobările. Munca efectivă este realizată de runtime-urile agenților precum Claude Code, Codex, Cursor și Gemini CLI.

Cum funcționează Paperclip

Începi prin a crea o organizație, a-i defini obiectivul și a-ți configura primul agent. 

De aici, agenții pot crea planuri de proiect, le pot sparge în sarcini mai mici și pot delega munca în funcție de ierarhia de raportare.

În culise, Paperclip folosește adaptoare de agent pentru a se conecta la diferite instrumente AI și un sistem de heartbeat pentru a rula automat agenții. 

Când unui agent i se atribuie o sarcină sau îi pornește heartbeat-ul programat, acesta „se trezește”, își verifică atribuțiile prin API-ul Paperclip, face treaba, postează actualizări și se oprește până la următoarea rulare.

De exemplu, proiectul meu de bot de tranzacționare a avut trei agenți:

• Chief of Staff: Planifică proiectul, coordonează echipa și deleagă sarcini.
• ML Quant Researcher: Dezvoltă strategii de tranzacționare, antrenează modele și rulează backtest-uri.
• Trading Systems Engineer: Construiește infrastructura de tranzacționare, motorul de execuție și controalele de risc.

În loc să gestionez trei sesiuni de cod separate, pot monitoriza întreaga echipă dintr-un singur dashboard. 

Paperclip urmărește activitatea agenților, jurnalele de execuție și costurile, iar controalele de aprobare îmi permit să revizuiesc deciziile importante înainte ca agenții să continue.

Funcții-cheie ale Paperclip

Iată câteva dintre funcțiile care fac Paperclip interesant:

• Orchestrare multi-agent: Creează echipe întregi de agenți AI cu roluri definite, ierarhii de raportare și obiective comune.
• Agenți autonomi: Agenții pot planifica, delega sarcini, colabora și pot continua să lucreze cu intervenție umană minimă, în limitele permisiunilor alocate.
• Programare și automatizare: Programează agenții să ruleze automat sau declanșează-i când sosesc sarcini noi folosind sistemul de heartbeat al Paperclip.
• Multiple instrumente AI: Conectează Claude Code, Codex, OpenCode și alte runtime-uri de agenți suportate.
• Dashboard central: Gestionează agenți, proiecte, sarcini, jurnale de execuție și cheltuieli dintr-un singur loc.
• Bugete și aprobări: Stabilește limite de cheltuieli, aprobă noi angajări de agenți și revizuiește deciziile importante înainte ca agenții să continue.

Primele pași cu Paperclip

Vom începe prin a instala Node.js și Claude Code pe Windows, vom configura Claude Code să folosească MiMo-V2.6-Pro, apoi vom instala Paperclip pentru a crea prima noastră organizație asistată de AI.

1. Instalează Node.js

Mai întâi, descarcă versiunea LTS de Node.js pentru Windows de pe site-ul oficial. Paperclip necesită Node.js 24.11.0 sau mai nou.

Rulează programul de instalare și păstrează opțiunile implicite. După ce instalarea s-a încheiat, deschide o fereastră nouă PowerShell și rulează:

node -v
npm -v
npx -v

Dacă toate cele trei comenzi returnează numere de versiune și Node.js este cel puțin v24.11.0, suntem gata să instalăm Claude Code.

2. Instalează și configurează Claude Code

În continuare, trebuie să instalăm Claude Code și să îl conectăm la MiMo-V2.6-Pro. Claude Code va acționa ca „harness”-ul agentului, iar MiMo va gestiona procesarea AI propriu-zisă.

Mai întâi, instalează Git pentru Windows dacă nu l-ai instalat deja. Este recomandat pentru instrumentele Claude Code bazate pe Bash.

Deschide PowerShell și instalează Claude Code folosind programul oficial de instalare pentru Windows:

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

Verifică dacă totul funcționează:

claude --version

În mod normal, Claude Code se conectează la modelele Anthropic. 

În cazul meu, aveam deja un MiMo Token Plan, așa că am vrut să folosesc MiMo-V2.6-Pro în schimb, fără să cumpăr un abonament Claude.

Configurează Claude Code să folosească MiMo

Mai întâi, creează directorul de configurare pentru Claude Code:

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

Deschide fișierul de setări:

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

Adaugă următoarea configurație:

{
  "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"
  }
}

Înlocuiește YOUR_TOKEN_PLAN_BASE_URL și YOUR_MIMO_API_KEY cu endpoint-ul și cheia API din dashboard-ul MiMo Token Plan. 

Dacă ai deja un fișier de setări, inserează aceste valori în configurația existentă, în loc să suprascrii totul.

Apoi, deschide configurația de onboarding pentru Claude Code:

notepad "$HOME\.claude.json"

Dacă fișierul este nou, adaugă:

{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

Dacă există deja, adaugă sau actualizează această proprietate fără să ștergi celelalte setări. Astfel putem sărim procesul standard de onboarding Claude Code când folosim MiMo.

Salvează ambele fișiere, apoi închide și redeschide PowerShell.

Testează conexiunea

Rulează un prompt simplu pentru a verifica dacă Claude Code folosește MiMo:

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

Dacă totul este configurat corect, ar trebui să primești un răspuns. Poți lansa și claude în mod interactiv și să rulezi /status pentru a verifica configurația modelului.

Acum avem Claude Code rulând cu MiMo-V2.6-Pro și putem trece la Paperclip.

3. Instalează Paperclip

Instalarea Paperclip este destul de simplă. Pentru că avem deja Node.js instalat, putem folosi npx pentru a descărca și porni Paperclip fără a-l instala global.

Deschide o fereastră PowerShell normală, nu cu drepturi de Administrator, și rulează:

npx paperclipai onboard --yes

Această comandă descarcă Paperclip, creează configurația locală, inițializează o bază de date PostgreSQL încorporată și pornește serverul.

După ce rulează, deschide următoarea adresă în browser dacă pagina de onboarding nu se deschide automat:

http://localhost:3100

Acum suntem gata să creăm prima organizație, să conectăm Claude Code ca harness al agentului și să începem să ne construim echipa AI.

Pentru a lansa din nou Paperclip mai târziu, folosește:

npx paperclipai run

Ține terminalul deschis cât timp folosești această configurare locală.

4. Onboarding în Paperclip

Acum că Paperclip rulează, putem crea prima noastră organizație AI, să-i configurăm CEO-ul și să o conectăm la MiMo-V2.6-Pro.

Primul ecran îți cere să numești organizația. Pentru testul meu, am folosit DataCamp.

Apasă Continue. Paperclip îți va cere apoi să numești primul agent. Acesta va fi CEO-ul tău, responsabil cu planificarea proiectelor, crearea sarcinilor și delegarea muncii către alți agenți.

Apoi, alege un adaptor de agent. Paperclip suportă mai multe opțiuni, inclusiv Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI și OpenCode.

Pentru acest ghid, selectează Claude Code.

Deoarece am configurat deja Claude Code să folosească MiMo, configurația noastră arată așa:

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

În timpul onboarding-ului, Paperclip te întreabă și la ce vrei să lucreze organizația ta. Pentru primul meu proiect, am scris simplu:

„Build the trading bot”

5. Construiește-ți primul proiect

După finalizarea onboarding-ului, Paperclip m-a dus direct în proiectul botului de tranzacționare. 

Chief of Staff a început prin a pune întrebări despre ce voiam să construiesc, în loc să sară direct la scrierea de cod.

După ce am răspuns la întrebări, a pus cap la cap un plan de proiect și a propus angajarea a doi agenți suplimentari: un ML Quant Researcher și un Trading Systems Engineer.

A împărțit de asemenea proiectul în sarcini mai mici:

• Configurează repository-ul și pipeline-ul de date.
• Construiește un model ML de bază și rulează backtest-uri.
• Dezvoltă motorul de execuție pentru paper trading.
• Adaugă controale de risc de bază.
• Rulează un trial de paper trading.

Înainte de a merge mai departe, Paperclip mi-a prezentat planul și mi-a oferit trei opțiuni: Approve, Request Revision sau Reject. Acesta e un element important al platformei, pentru că păstrezi controlul asupra a ceea ce au voie să facă agenții.

Am aprobat planul, iar Paperclip a început să pună totul în mișcare. A creat agenții suplimentari și a început să atribuie sarcini în funcție de rolurile lor.

Cel mai mult mi-a plăcut că nu a trebuit să creez fiecare agent, să scriu prompturi individuale sau să distribui manual munca. 

Pur și simplu am explicat ce voiam să construiesc, am răspuns la câteva întrebări și am aprobat planul propus. De acolo, Paperclip a gestionat coordonarea proiectului.

6. Testarea Paperclip

După ce proiectul meu de bot de tranzacționare rula, am deschis dashboard-ul Paperclip ca să văd progresul. Aici poți monitoriza agenții, urmări sarcinile, revizui activitatea recentă și urmări costurile.

Am putut deschide și pagina Agents pentru a-mi vedea întreaga echipă AI și ce făcea fiecare agent. 

Chief of Staff și ML Quant Researcher erau inactivi, în timp ce Trading Systems Engineer lucra activ la proiect.

Pagina Agents arată și structura de raportare, ce harness folosește fiecare agent și dacă un agent rulează, e inactiv, în pauză sau a întâmpinat o eroare.

Probabil acesta este lucrul pe care l-am găsit cel mai util. În loc să țin deschise mai multe terminale și să verific constant ce face fiecare agent, pot gestiona totul dintr-un singur loc. 

Văd ce sarcini progresează, care sunt blocate, cât am cheltuit și dacă ceva necesită aprobarea mea.

Se simte mai mult ca și cum aș gestiona o echipă mică decât agenți AI individuali. Dau echipei un obiectiv, îi verific progresul și intervin la nevoie.

Pentru ce folosesc oamenii Paperclip?

Oamenii folosesc Paperclip pentru mult mai mult decât programare. 

De la administrarea unor mici afaceri până la gestionarea unor echipe AI întregi, iată cinci exemple interesante găsite pe Reddit și pe bloguri de dezvoltatori.

1. Administrarea unei afaceri de unul singur

Un fondator folosește 16 agenți AI pentru generare de lead-uri, cold email, actualizări CRM, SEO și publicare pe blog în timp ce are un job full-time.

2. Conducerea unei companii de publishing AI

Un trader retras a construit o companie de publishing alimentată de AI cu agenți care se ocupă de research, scriere și SEO. Cele mai mari provocări au fost controlul costurilor și verificarea acurateței articolelor generate de AI.

3. Gestionarea agenților AI prin Telegram

Un dezvoltator a conectat Paperclip cu Hermes pentru a gestiona o startup cu nouă agenți prin Telegram. Agenții se ocupă de design de produs, estimări de costuri, aplicații pentru granturi și rapoarte zilnice de progres.

4. Construirea unei startup-uri financiare AI

Alt dezvoltator a creat o echipă AI pentru o startup financiară cu CEO, CTO, ingineri și agenți de marketing care lucrează la pipeline-uri de date, analiză de sentiment și outreach.

5. Conducerea unei afaceri de conținut cu 13 agenți

Dezvoltatorul Felipe Fontoura a construit o organizație cu 13 agenți pentru SEO, creare de conținut, scenarii video și funnel-uri de vânzări. Sistemul a funcționat, dar revizuirea și publicarea au necesitat în continuare atenția lui.

Oamenii merg dincolo de a rula multiple instanțe Claude Code care lucrează independent. 

Cu Paperclip, construiesc echipe de 10 sau mai mulți agenți care comunică, urmează o ierarhie clară, deleagă sarcini și chiar își revizuiesc munca reciproc. 

În loc să gestionezi fiecare agent tu însuți, poți da echipei un obiectiv și să o lași să coordoneze munca, în timp ce tu supraveghezi progresul și aprobi deciziile importante.

Gânduri finale

În acest ghid, abia am zgâriat suprafața a ceea ce poate face Paperclip.

Eu am construit doar o mică echipă de trei agenți, dar poți merge mult mai departe creând departamente întregi, programând sarcini, stabilind bugete și adăugând agenți care își verifică reciproc munca.

Paperclip nu este nici măcar un experiment nou. Există de ceva vreme și are o comunitate open-source în creștere. 

Odată cu valul recent de agenți AI, gestionarea mai multor echipe dintr-un singur dashboard devine mult mai interesantă.

Cred că aici se îndreaptă AI-ul.

În loc să deschidem zece sesiuni Claude Code diferite și să gestionăm fiecare sarcină singuri, vom avea tot mai mult un loc central din care să coordonăm sute, potențial mii, de sarcini între agenți specializați. 

Dăm echipei un obiectiv, agenții deleagă munca, comunică între ei și raportează când au nevoie de atenția noastră.

Desigur, gestionarea agenților la această scară vine totuși cu provocări, mai ales legate de costuri, fiabilitate și supraveghere umană. 

Dar Paperclip ne oferă o modalitate practică de a începe să experimentăm chiar de azi cu acest nou mod de a lucra.