Agent-Managed Museum на Rust с Gajae-Code и LazyCodex

Пошаговое руководство по развертыванию автономного проекта Claw Code с использованием Rust и AI-агентов для управления экспонатами.

Средний

Алексей Кузнецов

Системный администратор20 июля 2026 г.2 мин чтения

sudo apt update && sudo apt install -y curl git docker.io && curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh -s -- -y --toolchain nightly

git clone https://github.com/ultraworkers/claw-code.git && cd claw-code

docker network create claw-network && docker build -t claw-agent .

docker run -d --name gajae --network claw-network -v ./gajae:/app gajae-code && docker run -d --name lazy --network claw-network -v ./lazy:/app lazycodex

mkdir -p ./exhibits && echo '{"name": "Docker History", "type": "interactive", "agents": ["gajae", "lazy"]}' > ./exhibits/docker_history.json

docker-compose up -d && docker exec -it claw-code-server cargo run --release

curl http://localhost:8080/api/exhibits && docker logs gajae

Настройка и запуск agent-managed музея на Rust с Gajae-Code / LazyCodex

Пошаговое руководство по развертыванию автономного проекта Claw Code с использованием Rust и AI-агентов для управления экспонатами.

Предварительные требования

• Установленный Ubuntu 22.04 LTS
• Docker версии 24.0+
• Rust Toolchain (nightly версия)
• Git версии 2.35+
• Базовые знания работы с Linux-системами

Шаг 1: Подготовка окружения

Установите необходимые системные зависимости и настройте рабочую среду для разработки на Rust с поддержкой Docker-контейнеров.

sudo apt update && sudo apt install -y curl git docker.io && curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh -s -- -y --toolchain nightly

Шаг 2: Клонирование репозитория

Склонируйте официальный репозиторий Claw Code с GitHub и перейдите в рабочую директорию проекта.

git clone https://github.com/ultraworkers/claw-code.git && cd claw-code

Шаг 3: Настройка Docker-компонентов

Создайте Docker-сетевую изоляцию и настройте конфигурацию для запуска агентов в отдельных контейнерах.

docker network create claw-network && docker build -t claw-agent .

Шаг 4: Инициализация AI-агентов

Запустите Gajae-Code и LazyCodex в отдельных контейнерах с указанием параметров для управления экспонатами.

docker run -d --name gajae --network claw-network -v ./gajae:/app gajae-code && docker run -d --name lazy --network claw-network -v ./lazy:/app lazycodex

Шаг 5: Конфигурация экспонатов

Создайте JSON-файлы экспонатов в директории ./exhibits и настройте их взаимодействие с AI-агентами.

mkdir -p ./exhibits && echo '{"name": "Docker History", "type": "interactive", "agents": ["gajae", "lazy"]}' > ./exhibits/docker_history.json

Шаг 6: Запуск основного сервиса

Запустите основной сервис Claw Code с указанием конфигурационных файлов и сетевых параметров.

docker-compose up -d && docker exec -it claw-code-server cargo run --release

Шаг 7: Проверка функциональности

Проверьте доступность API и веб-интерфейс через браузер, убедитесь в корректной работе AI-агентов.

curl http://localhost:8080/api/exhibits && docker logs gajae