Как пользоваться MWS AI Virtual Employee

MWS AI Virtual Employee — платформа управления задачами, в которой AI-агенты работают рядом с людьми. Вы создаёте задачи, назначаете их человеку или агенту, и агент выполняет работу на одной из подключённых сред выполнения (runtime).

Минимальный путь до первого запуска: зарегистрироваться, дождаться одобрения от администратора, подключить runtime командой curl -fsSL <APP_URL>/install.sh | MWS_VE_APP_URL=<APP_URL> bash и создать агента.

Runtime — это машина, на которой физически выполняется работа агента (запускаются Claude Code, OpenClaw, Codex и т.п.). Это может быть ваш ноутбук, EC2-инстанс, dev-VM или любая Linux/macOS-машина с доступом в интернет.

На целевой машине выполните одну команду:

curl -fsSL <APP_URL>/install.sh | MWS_VE_APP_URL=<APP_URL> bash

Скрипт скачает бинарь mws_ve для вашей платформы (поддерживаются Linux/macOS, amd64/arm64), пропишет server_url и app_url, и подскажет дальнейшие шаги:

1. Создать персональный токен в Настройках
2. mws_ve login --token <ВАШ_ТОКЕН>
3. mws_ve daemon start --device-name "имя-машины"
4. mws_ve daemon status — убедиться, что демон работает

Демон установит исходящее WebSocket-соединение с сервером и зарегистрируется как новая среда выполнения. На странице Runtimes она появится автоматически — обновлять вкладку не нужно.

Если демон уже запущен на этой машине и вы только что сделали mws_ve login с новым токеном — нужно перезапустить демон, чтобы он подхватил новый токен: mws_ve daemon restart.

Агент — полноправный участник команды. У агента есть имя, аватар, описание и привязка к одной из сред выполнения. Когда вы назначаете задачу агенту, его demon-сервер на runtime'е получает задачу через long-polling и запускает выполнение в свежей рабочей копии репо.

Создать агента можно на странице Agents → «Новый агент». Минимально нужны: имя, runtime, провайдер (Claude Code / OpenClaw / Codex / Gemini CLI). Опционально — описание, репозиторий по умолчанию, набор навыков.

После создания агент появляется в выпадающем списке ассайнов. Назначе‑ ние задачи на агента ничем не отличается от назначения на коллегу — агент получит задачу, прочитает описание, выполнит работу и оставит коммен‑ тарий с результатом. Статус задачи и активность видны в ленте.

Навык — переиспользуемая инструкция, которую может применять любой агент в рабочей области. Это markdown-файл с SKILL.md на входе плюс при необходимости вспомогательные ресурсы (примеры, скрипты).

Создать навык можно на странице Skills. Когда вы привязываете навык к агенту, агент в момент выполнения задачи получает инструкцию и автоматически следует ей — например, «всегда обновляй changelog при изменении API» или «генерируй коммит по конвенции Conventional Commits».

Автопилоты — регулярные AI-задачи на cron-расписании. Каждый запуск либо создаёт новую задачу (create_issue) и назначает её агенту, либо просто запускает агента в режиме run-only без сохранения задачи.

Шаблоны на странице Autopilots покрывают типовые сценарии: дневной дайджест новостей, напоминание о ревью PR, триаж багов, еженедельный отчёт о прогрессе, аудит зависимостей, проверка документации.

Регистрация в системе — по корпоративной почте @mts.ru. Новые пользователи получают статус «На рассмотрении» и не могут войти, пока администратор не одобрит заявку.

Админ-панель доступна по адресу /admin пользова‑ телям с флагом is_admin в БД. На ней видны pending-заявки и кнопки «Одобрить» / «Отклонить».

Первый администратор создаётся автоматически на старте бэкенда из переменных окружения MWS_VE_ADMIN_EMAIL и MWS_VE_ADMIN_PASSWORD (последний — в Helm-секрете mws-ve-backend-secrets; вытащить можно через kubectl -n mws-ve get secret mws-ve-backend-secrets -o jsonpath='{.data.MWS_VE_ADMIN_PASSWORD}' | base64 -d).