คู่มือ Paperclip: วิธีติดตั้งและใช้งาน Paperclip

AI กำลังก้าวไกลเกินกว่าบอตแชต ด้วย Dots ของ OpenAI, Muse ของ Meta และ Grok Bot เราเริ่มเห็นวิธีใช้ AI รูปแบบใหม่ในการทำงานและในชีวิตประจำวัน

แทนที่จะต้องสลับไปมาระหว่างเครื่องมือและจัดการเองทั้งหมด เราสามารถมอบหมายงานให้ผู้ช่วย AI ทำงานข้ามแอปของเรา และคอยยืนยันเมื่อจำเป็น

แต่ถ้าก้าวไปอีกขั้น สร้างทั้งบริษัทที่มีเอเจนต์ AI ทั้งระบบได้ล่ะ?

นั่นแหละคือสิ่งที่ Paperclip ถูกออกแบบมา มันคือแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สที่ให้คุณสร้างองค์กร จ้างเอเจนต์ AI ตามบทบาท กำหนดเป้าหมาย และจัดการการทำงานทั้งหมดจากแดชบอร์ดเดียว

ในคู่มือนี้ จะแสดงวิธีติดตั้ง Paperclip บน Windows โดยใช้ Claude Code ควบคู่กับ MiMo-V2.6-Pro แทนการสมัครสมาชิก Anthropic และจะแชร์วิธีที่ใช้มันสร้างทีม AI ขนาดเล็กด้วยเป้าหมายง่าย ๆ อย่างหนึ่ง: สร้างบอตเทรดดิ้ง

Paperclip คืออะไร?

Paperclip คือแพลตฟอร์ม orchestration แบบโอเพนซอร์ส สำหรับเอเจนต์ AI ลองนึกภาพเหมือนคุณบริหารบริษัทขนาดเล็กที่พนักงานเป็นเอเจนต์ AI แต่ละคนมีบทบาท หน้าที่ และงานของตนเอง

มันทำหน้าที่เป็นศูนย์ควบคุมกลาง จัดการเอเจนต์ โปรเจกต์ การมอบหมายงาน งบประมาณ และการอนุมัติ โดยงานจริงจะถูกรันผ่าน runtime ของเอเจนต์ เช่น Claude Code, Codex, Cursor และ Gemini CLI

Paperclip ทำงานอย่างไร

เริ่มจากสร้างองค์กร กำหนดเป้าหมาย และตั้งค่าเอเจนต์ตัวแรก

จากนั้น เอเจนต์จะสามารถวางแผนโปรเจกต์ แยกเป็นงานย่อย และมอบหมายงานตามลำดับการบังคับบัญชา

เบื้องหลัง Paperclip ใช้ตัวปรับต่อเอเจนต์ (agent adapters) เพื่อเชื่อมต่อเครื่องมือ AI ต่าง ๆ และใช้ระบบ heartbeat เพื่อรันเอเจนต์โดยอัตโนมัติ

เมื่อเอเจนต์ได้รับมอบหมายงานหรือถึงรอบ heartbeat ที่ตั้งไว้ มันจะตื่นขึ้นมาตรวจงานผ่าน API ของ Paperclip ทำงาน โพสต์อัปเดต และหยุดจนกว่าจะถึงรอบถัดไป

ตัวอย่างเช่น โปรเจกต์บอตเทรดดิ้งของฉันมีเอเจนต์สามตัว:

• Chief of Staff: วางแผนโปรเจกต์ ประสานงานทีม และมอบหมายงาน
• ML Quant Researcher: พัฒนากลยุทธ์การเทรด ฝึกโมเดล และรันทดสอบย้อนหลัง
• Trading Systems Engineer: สร้างโครงสร้างพื้นฐาน ระบบส่งคำสั่งซื้อขาย และการควบคุมความเสี่ยง

แทนที่จะต้องจัดการเซสชันโค้ดสามชุดแยกกัน ฉันสามารถติดตามทั้งทีมจากแดชบอร์ดเดียว

Paperclip ติดตามกิจกรรมของเอเจนต์ บันทึกการรันงาน และค่าใช้จ่าย พร้อมตัวควบคุมการอนุมัติที่ช่วยให้ตรวจทานการตัดสินใจสำคัญก่อนที่เอเจนต์จะดำเนินการต่อ

คุณสมบัติเด่นของ Paperclip

คุณสมบัติต่อไปนี้ทำให้ Paperclip น่าสนใจ:

• การ orchestration แบบหลายเอเจนต์: สร้างทั้งทีมเอเจนต์ AI โดยกำหนดบทบาท โครงสร้างการรายงาน และเป้าหมายร่วมกัน
• เอเจนต์อัตโนมัติ: เอเจนต์สามารถวางแผน มอบหมายงาน ทำงานร่วมกัน และทำงานต่อเนื่องด้วยการแทรกแซงจากมนุษย์น้อยที่สุด ภายใต้สิทธิ์ที่กำหนด
• การตั้งเวลาและระบบอัตโนมัติ: ตั้งเวลาให้เอเจนต์รันอัตโนมัติหรือทริกเกอร์เมื่อมีงานใหม่ด้วยระบบ heartbeat ของ Paperclip
• รองรับเครื่องมือ AI หลายชนิด: เชื่อมต่อ Claude Code, Codex, OpenCode และ runtime ของเอเจนต์อื่น ๆ ที่รองรับ
• แดชบอร์ดส่วนกลาง: จัดการเอเจนต์ โปรเจกต์ งาน บันทึกการรัน และการใช้จ่ายจากที่เดียว
• งบประมาณและการอนุมัติ: ตั้งขีดจำกัดการใช้จ่าย อนุมัติการจ้างเอเจนต์ใหม่ และทบทวนการตัดสินใจสำคัญก่อนเอเจนต์จะดำเนินการ

เริ่มต้นใช้งาน Paperclip

จะเริ่มจากการติดตั้ง Node.js และ Claude Code บน Windows ตั้งค่า Claude Code ให้ใช้ MiMo-V2.6-Pro จากนั้นติดตั้ง Paperclip เพื่อสร้างองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI แห่งแรก

1. ติดตั้ง Node.js

เริ่มจากดาวน์โหลดเวอร์ชัน LTS ของ Node.js สำหรับ Windows จาก เว็บไซต์ทางการ Paperclip ต้องการ Node.js 24.11.0 ขึ้นไป

รันตัวติดตั้งและคงค่ามาตรฐานไว้ เมื่อติดตั้งเสร็จ เปิดหน้าต่าง PowerShell ใหม่และรัน:

node -v
npm -v
npx -v

หากทั้งสามคำสั่งแสดงหมายเลขเวอร์ชันและ Node.js เป็นอย่างน้อย v24.11.0 ก็พร้อมติดตั้ง Claude Code

2. ติดตั้งและตั้งค่า Claude Code

ถัดไป เราจะติดตั้ง Claude Code และเชื่อมต่อกับ MiMo-V2.6-Pro Claude Code จะทำหน้าที่เป็นตัวครอบเอเจนต์ ส่วน MiMo จะประมวลผล AI จริง

ก่อนอื่น ติดตั้ง Git for Windows หากยังไม่มี แนะนำสำหรับเครื่องมือที่ใช้ Bash ของ Claude Code

เปิด PowerShell และติดตั้ง Claude Code ด้วยตัวติดตั้งทางการสำหรับ Windows:

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

ตรวจสอบว่าสามารถใช้งานได้:

claude --version

โดยปกติ Claude Code จะเชื่อมต่อกับโมเดลของ Anthropic

ในกรณีของฉันมี MiMo Token Plan อยู่แล้ว จึงอยากใช้ MiMo-V2.6-Pro แทน โดยไม่ต้องซื้อสมาชิก Claude

ตั้งค่า Claude Code ให้ใช้ MiMo

ก่อนอื่น สร้างไดเรกทอรีการตั้งค่าของ Claude Code:

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

เปิดไฟล์ settings:

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

เพิ่มการตั้งค่าต่อไปนี้:

{
  "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"
  }
}

แทนที่ YOUR_TOKEN_PLAN_BASE_URL และ YOUR_MIMO_API_KEY ด้วยปลายทางและคีย์ API จาก แดชบอร์ด MiMo Token Planของคุณ

หากมีไฟล์ settings อยู่แล้ว ให้ผสานค่าเหล่านี้เข้าไป แทนการเขียนทับทั้งหมด

ถัดไป เปิดไฟล์ตั้งค่าการเริ่มต้นใช้งานของ Claude Code:

notepad "$HOME\.claude.json"

ถ้าเป็นไฟล์ใหม่ ให้เพิ่ม:

{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

ถ้ามีอยู่แล้ว ให้เพิ่มหรืออัปเดตพร็อพเพอร์ตีนี้โดยไม่ลบการตั้งค่าอื่น ช่วยให้ข้ามขั้นตอน onboarding มาตรฐานของ Claude Code เมื่อใช้ MiMo

บันทึกทั้งสองไฟล์ แล้วปิดและเปิด PowerShell ใหม่

ทดสอบการเชื่อมต่อ

รันพรอมป์ตง่าย ๆ เพื่อตรวจว่า Claude Code ใช้ MiMo อยู่หรือไม่:

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

หากตั้งค่าถูกต้อง ควรได้รับคำตอบ สามารถเปิด claude แบบอินเทอร์แอกทีฟและรัน /status เพื่อตรวจการตั้งค่าโมเดลได้เช่นกัน

ขณะนี้ Claude Code ทำงานร่วมกับ MiMo-V2.6-Pro แล้ว และสามารถไปต่อกับ Paperclip ได้

3. ติดตั้ง Paperclip

การติดตั้ง Paperclip ค่อนข้างตรงไปตรงมา เนื่องจากติดตั้ง Node.js แล้ว เราจึงใช้ npx เพื่อดาวน์โหลดและสตาร์ต Paperclip ได้โดยไม่ต้องติดตั้งแบบ global

เปิด PowerShell แบบปกติ ไม่ใช่แบบผู้ดูแลระบบ แล้วรัน:

npx paperclipai onboard --yes

คำสั่งนี้จะดาวน์โหลด Paperclip สร้างการตั้งค่าในเครื่อง เริ่มต้นฐานข้อมูล PostgreSQL แบบฝัง และสตาร์ตเซิร์ฟเวอร์

เมื่อรันแล้ว เปิดที่อยู่ต่อไปนี้ในเบราว์เซอร์หากหน้า onboarding ไม่เปิดอัตโนมัติ:

http://localhost:3100

ตอนนี้พร้อมสร้างองค์กรแรกของเรา เชื่อมต่อ Claude Code เป็นตัวครอบเอเจนต์ และเริ่มสร้างทีม AI

หากต้องการเปิด Paperclip อีกครั้งภายหลัง ให้ใช้:

npx paperclipai run

เก็บเทอร์มินัลให้เปิดไว้ระหว่างการใช้งานแบบโลคัลนี้

4. เริ่มต้นใช้งาน Paperclip (Onboarding)

เมื่อ Paperclip ทำงานแล้ว เราจะสร้างองค์กร AI แรก ตั้งค่า CEO และเชื่อมต่อกับ MiMo-V2.6-Pro

หน้าจอแรกจะให้ตั้งชื่อองค์กร สำหรับการทดสอบของฉัน ใช้ชื่อ DataCamp

คลิก Continue จากนั้น Paperclip จะให้คุณตั้งชื่อเอเจนต์ตัวแรก นี่จะเป็น CEO ที่รับผิดชอบการวางแผนโปรเจกต์ สร้างงาน และมอบหมายงานให้เอเจนต์อื่น

ถัดไป เลือกตัวปรับต่อเอเจนต์ Paperclip รองรับหลายตัวเลือก เช่น Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI และ OpenCode

สำหรับคู่มือนี้ ให้เลือก Claude Code

เนื่องจากเราได้ตั้งค่า Claude Code ให้ใช้ MiMo แล้ว การตั้งค่าของเราจะเป็นดังนี้:

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

ระหว่าง onboarding Paperclip จะถามด้วยว่าอยากให้องค์กรทำงานอะไร สำหรับโปรเจกต์แรกของฉัน ฉันพิมพ์ว่า:

“Build the trading bot”

5. สร้างโปรเจกต์แรกของคุณ

เมื่อเสร็จสิ้นการเริ่มต้นใช้งาน Paperclip ก็พาเข้าสู่โปรเจกต์บอตเทรดดิ้งทันที

Chief of Staff ของฉันเริ่มจากการถามคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่อยากสร้าง แทนที่จะกระโดดไปเขียนโค้ดทันที

หลังจากตอบคำถามเหล่านั้น มันก็ร่างแผนโปรเจกต์และเสนอให้จ้างเอเจนต์เพิ่มอีกสองบทบาทคือ ML Quant Researcher และ Trading Systems Engineer

มันยังแยกโปรเจกต์ออกเป็นงานย่อยดังนี้:

• ตั้งค่าคลังโค้ดและ data pipeline
• สร้างโมเดล ML พื้นฐานและรันทดสอบย้อนหลัง
• พัฒนากลไกการส่งคำสั่งซื้อขายแบบ paper-trading
• เพิ่มการควบคุมความเสี่ยงพื้นฐาน
• รันการทดลองแบบ paper-trading

ก่อนเดินหน้าต่อ Paperclip จะแสดงแผนและให้ตัวเลือกสามอย่าง: อนุมัติ ขอแก้ไข หรือปฏิเสธ นี่เป็นส่วนสำคัญของแพลตฟอร์มเพราะคุณยังคงควบคุมได้ว่าเอเจนต์จะทำอะไรได้บ้าง

ฉันอนุมัติแผน แล้ว Paperclip ก็เริ่มดำเนินการ สร้างเอเจนต์เพิ่มเติมและมอบหมายงานตามบทบาท

ข้อดีที่ชอบมากคือไม่ต้องสร้างเอเจนต์ทุกตัว เขียนพรอมป์ตเป็นรายบุคคล หรือกระจายงานเองแบบแมนนวล

เพียงอธิบายสิ่งที่อยากสร้าง ตอบคำถามไม่กี่ข้อ และอนุมัติแผนที่เสนอ จากนั้น Paperclip ก็จัดการประสานงานโปรเจกต์ต่อให้

6. การทดสอบ Paperclip

เมื่อโปรเจกต์บอตเทรดดิ้งเริ่มทำงาน ฉันเปิดแดชบอร์ดของ Paperclip เพื่อติดตามความคืบหน้า ตรงนี้จะดูสถานะเอเจนต์ งาน กิจกรรมล่าสุด และค่าใช้จ่ายได้

ฉันยังสามารถเปิดหน้า Agents เพื่อดูทั้งทีม AI และดูว่าแต่ละเอเจนต์กำลังทำอะไร

Chief of Staff และ ML Quant Researcher ว่างงานอยู่ ในขณะที่ Trading Systems Engineer กำลังทำงานอย่างแข็งขัน

หน้าจอ Agents ยังแสดงโครงสร้างการรายงาน ตัวครอบเอเจนต์ที่แต่ละเอเจนต์ใช้ และสถานะว่าเอเจนต์กำลังรัน ว่าง หยุดชั่วคราว หรือพบข้อผิดพลาด

นี่น่าจะเป็นส่วนที่มีประโยชน์ที่สุด แทนที่จะต้องเปิดเทอร์มินัลหลายหน้าต่างและคอยเช็กว่าแต่ละเอเจนต์กำลังทำอะไร สามารถจัดการทุกอย่างจากที่เดียว

มองเห็นได้ว่างานไหนคืบหน้า งานไหนติดขัด ใช้เงินไปเท่าไร และมีสิ่งใดต้องการการอนุมัติ

ความรู้สึกเหมือนบริหารทีมเล็ก ๆ มากกว่าการรันเอเจนต์ AI แยกกัน ให้ทีมมีเป้าหมาย ตรวจความคืบหน้า และแทรกแซงเมื่อจำเป็น

ผู้คนใช้ Paperclip ทำอะไรบ้าง?

ผู้คนใช้ Paperclip ทำได้มากกว่าการเขียนโค้ด

ตั้งแต่การบริหารธุรกิจขนาดเล็กไปจนถึงการจัดการทีม AI ทั้งชุด นี่คือห้าตัวอย่างที่น่าสนใจที่พบใน Reddit และบล็อกนักพัฒนา

1. บริหารธุรกิจคนเดียว

ผู้ก่อตั้งคนหนึ่งใช้ เอเจนต์ AI 16 ตัว สำหรับการหาลูกค้าอีเมลเย็น อัปเดต CRM, SEO และเผยแพร่บล็อก ในขณะทำงานเต็มเวลา

2. บริหารบริษัทสื่อสิ่งพิมพ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

เทรดเดอร์ที่เกษียณคนหนึ่งสร้าง บริษัทสื่อที่ใช้ AI โดยเอเจนต์ดูแลงานวิจัย การเขียน และ SEO ความท้าทายใหญ่คือการควบคุมต้นทุนและตรวจความถูกต้องของบทความที่ AI สร้าง

3. จัดการเอเจนต์ AI ผ่าน Telegram

นักพัฒนาคนหนึ่งเชื่อมต่อ Paperclip เข้ากับ Hermes เพื่อบริหารสตาร์ตอัปเก้าเอเจนต์ผ่าน Telegram เอเจนต์จัดการออกแบบผลิตภัณฑ์ ประเมินต้นทุน ยื่นขอทุน และรายงานความคืบหน้ารายวัน

4. สร้างสตาร์ตอัปการเงินด้วย AI

นักพัฒนาอีกคนสร้าง ทีม AI สำหรับสตาร์ตอัปด้านการเงิน มีทั้ง CEO, CTO, วิศวกร และเอเจนต์การตลาด ทำงานด้าน data pipeline วิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก และการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย

5. บริหารธุรกิจคอนเทนต์ด้วยเอเจนต์ 13 ตัว

นักพัฒนา Felipe Fontoura สร้าง องค์กร 13 เอเจนต์ สำหรับ SEO การสร้างคอนเทนต์ สคริปต์วิดีโอ และ sales funnel ระบบทำงานได้ แต่การตรวจทานและเผยแพร่ยังต้องใช้ความใส่ใจของเขา

ผู้ใช้กำลังก้าวข้ามการรัน Claude Code หลายอินสแตนซ์ที่ทำงานแยกกัน

ด้วย Paperclip พวกเขาสร้างทีมเอเจนต์ 10 ตัวขึ้นไปที่สื่อสารกัน มีลำดับชั้นชัดเจน มอบหมายงาน และตรวจงานกันเองได้

แทนที่จะจัดการเอเจนต์ทุกตัวเอง คุณสามารถให้เป้าหมายแก่ทีมและปล่อยให้ทีมประสานงานกันเอง โดยคุณคอยกำกับความคืบหน้าและอนุมัติการตัดสินใจสำคัญ

ความเห็นส่งท้าย

ในคู่มือนี้ เราเพิ่งแตะผิวเผินของสิ่งที่ Paperclip ทำได้

ฉันสร้างทีมเล็ก ๆ แค่สามเอเจนต์ แต่คุณไปได้ไกลกว่านั้นด้วยการสร้างทั้งแผนก ตั้งเวลางาน กำหนดงบ และเพิ่มเอเจนต์ที่ตรวจงานกันเอง

Paperclip ก็ไม่ใช่ของใหม่เสียทีเดียว มันมีมาสักพักและมีคอมมิวนิตี้โอเพนซอร์สที่เติบโต

ด้วยกระแสเอเจนต์ AI ระลอกล่าสุด การบริหารหลายทีมจากแดชบอร์ดเดียวกำลังน่าสนใจยิ่งขึ้น

นี่น่าจะเป็นทิศทางที่ AI กำลังมุ่งไป

แทนที่จะเปิดเซสชัน Claude Code สิบรายการและบริหารทุกงานเอง เราจะมีศูนย์กลางเดียวที่ประสานงานงานนับร้อย นับพัน ข้ามเอเจนต์เฉพาะทาง

ให้ทีมมีเป้าหมาย เอเจนต์มอบหมายงาน สื่อสารกันเอง และรายงานกลับเมื่อจำเป็นต้องขอความเห็น

แน่นอนว่าการบริหารเอเจนต์ในสเกลนั้นยังมีความท้าทาย โดยเฉพาะด้านต้นทุน ความเชื่อถือได้ และการกำกับดูแลของมนุษย์

แต่ Paperclip ก็ให้หนทางที่เป็นรูปธรรมในการทดลองแนวทางการทำงานใหม่นี้ได้ตั้งแต่วันนี้