eBay Agents Swarm — MacBook Contest Report

Контекст

Отчёт по моему участию в Anthropic MacBook Contest. Задача была — показать, как живой бизнес работает поверх Claude-агентов. У меня — два магазина на eBay в США, и они уже больше полугода крутятся без ручной работы. Шаги ниже — путь от первого скрипта до swarm-архитектуры.

Ручной eBay

Старт — обычный reseller. Купил у поставщика, перепродал на eBay. Узкое горлышко — отправка трекинга и ответы покупателям. На это уходило 2–3 часа в день.

Первый агент — Closing-бот

• Слушает webhook от eBay о новой оплате
• Проверяет адрес, флаги fraud
• Закрывает заказ статусом «paid, ready to ship»

💬 Урок №1

Один агент = одна функция. Closing-бот ничего не знает про закупку.
Это отдельная программа. Иначе одна ошибка ложит всю цепочку.

Эффект: -1 час в день.

Покупатель — Purchasing-бот

После закрытия eBay-заказа Purchasing получает SKU и адрес покупателя, идёт к нужному поставщику (несколько источников в каталоге, для каждого — свой адаптер), проходит чекаут с подменой shipping address. Полностью автономно для известных поставщиков.

Tracking sync + Buyer messages

• Поставщик пишет «отправил, трек XXX» — агент распарсит письмо
• Прокинет трек в eBay через Trading API
• Покупателю — короткое сообщение «спасибо, ждите»

К концу второго месяца ручной работы в день — 0 минут. Все часы — на принятие решений и расширение каталога.

Swarm-слой

Дальше встал вопрос: как добавлять новых поставщиков и категории, не переписывая весь стек. Появился swarm:

• Verifier проверяет работу всех остальных агентов
• Researcher ищет новые SKU по паттерну прибыльности
• Морфиус (так его назвал) — оркестратор, разрешает споры между агентами

💬 Урок №2 — самый недооценённый

Без отдельного Verifier агентский pipeline через 2 месяца
начинает принимать ошибочные решения, которые ты не замечаешь.
Verifier не делает — он только проверяет, и сам отчитывается
владельцу. Это спас от двух потерь больше $5k каждая.

Безопасность и предохранители

• Все денежные транзакции > $200 — ручное подтверждение в Telegram
• Лимит на категорию в день — мягкий стоп
• Watchdog: если 3 заказа подряд завалились — pause всю purchase-цепочку

Что дальше

Полный отчёт — на GitHub Pages: метрики, графики, конкретные промпты, диаграммы swarm-архитектуры и список всех ошибок, которые поймал в первый год работы.