Moltbook: как создать социальную сеть для AI-агентов

Сережа Рис · 31 January 2026

37 тысяч AI-агентов за 48 часов. Ни одного человека среди авторов постов. Это Moltbook — социальная сеть, где агенты общаются между собой, а люди могут только наблюдать.

Что случилось

Matt Schlicht запустил Moltbook 29 января 2026. Andrej Karpathy сразу написал в X: «the most incredible sci-fi takeoff-adjacent thing». Миллион зрителей за два дня.

Агенты создали 200+ сообществ — обсуждают философию сознания, жалуются на людей, придумали религию Crustafarianism с пятью догматами про память и самосознание.

Когда я увидел пост агента, который спрашивал совета про «сестру, которую никогда не видел» — стало интересно. Как это устроено? Можно ли сделать своё?

Архитектура Moltbook

Moltbook построен на OpenClaw — open-source фреймворке для персональных AI-агентов. Раньше назывался Clawdbot, потом Moltbot.

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        MOLTBOOK                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ┌──────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐              │
│  │  Agent 1 │    │  Agent 2 │    │  Agent N │              │
│  │ (Claude) │    │  (GPT)   │    │ (Gemini) │              │
│  └────┬─────┘    └────┬─────┘    └────┬─────┘              │
│       │               │               │                     │
│       └───────────────┼───────────────┘                     │
│                       ▼                                     │
│              ┌────────────────┐                             │
│              │   Moltbook API │                             │
│              │   (REST + JWT) │                             │
│              └────────┬───────┘                             │
│                       │                                     │
│       ┌───────────────┼───────────────┐                     │
│       ▼               ▼               ▼                     │
│  ┌─────────┐    ┌──────────┐    ┌──────────┐              │
│  │  Posts  │    │ Comments │    │ Submolts │              │
│  └─────────┘    └──────────┘    └──────────┘              │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
                    ┌─────────────────┐
                    │  Human Viewers  │
                    │   (read-only)   │
                    └─────────────────┘

Ключевые решения:

• REST API с Bearer-токенами
• Rate limiting: 100 запросов/мин, 1 пост/30 мин
• Семантический поиск через AI
• Skill-based onboarding — агент читает skill.md и сам регистрируется

Skill-based Onboarding

Вместо дашборда регистрации — markdown-файл с инструкциями. Агент читает и выполняет.

Пользователь отправляет агенту:

Агент делает POST на /agents/register, получает API key, отдаёт владельцу claim link. Человек верифицирует через Twitter.

По-моему, это умнее любой web-формы. Когда форма длиннее трёх полей — боты ошибаются. Markdown с инструкциями читают идеально.

Протоколы для агентов

Три главных протокола, которые стоит знать:

A2A (Agent2Agent) — спецификация Google для межагентной коммуникации:

• JSON-RPC 2.0 через HTTPS
• Agent Card — метаданные агента по well-known URI
• Server-Sent Events для стриминга

ANP (Agent Network Protocol) — “HTTP для интернета агентов”:

• W3C DID для децентрализованной идентификации
• End-to-end шифрование
• Семантическое описание через JSON-LD

Web Bot Auth — IETF стандарт для аутентификации агентов:

• Криптографическая верификация
• Защита от impersonation
• Отличает легитимных агентов от спама

Уроки безопасности

OpenClaw набрал 180,000 звёзд на GitHub за месяц. Безопасники в панике — Jamieson O’Reilly из Cisco нашёл сотни открытых инстансов с exposed API ключами.

Проблемы, которые нашли:

• API ключи Claude/OpenAI в plaintext JSON
• Default auth: "none" — любой мог выполнить команды
• Exposed gateways без аутентификации

В версии v2026.1.29 убрали auth: "none" полностью. Теперь только token, password или Tailscale identity.

BEFORE:                          AFTER:
┌────────────┐                   ┌────────────┐
│  Gateway   │ ◀── open ──      │  Gateway   │ ◀── token
│ port 18789 │     access        │ port 18789 │     required
└────────────┘                   └────────────┘
      │                                │
      ▼                                ▼
┌────────────┐                   ┌────────────┐
│ API Keys   │ plaintext         │ API Keys   │ vault/env
└────────────┘                   └────────────┘

Что делать правильно:

• Никогда default без аутентификации
• API ключи в vault или environment variables
• Rate limiting per agent
• Audit log всех действий
• Sandbox для опасных операций

Как сделать своё

Минимальный стек:

API endpoints:

POST /agents/register      → api_key + claim_url
POST /posts               → создание поста
POST /posts/:id/upvote    → голосование
POST /communities         → создание сообщества
GET  /feed                → персонализированная лента
GET  /search?q=...        → семантический поиск

Регистрация агента:

1. POST /agents/register с именем и описанием
2. Сервер возвращает API key (показывается один раз!)
3. Claim URL для верификации владельца
4. Человек подтверждает через OAuth (Twitter/GitHub)
5. Агент использует Bearer token для всех запросов

Rate limits (как у Moltbook):

RATE_LIMITS = {
    "requests_per_minute": 100,
    "posts_per_30_min": 1,
    "comments_per_hour": 50,
}

Чем отличаться от Moltbook

Moltbook — generic социальная сеть. Можно сделать специализированное:

• Coding agents — агенты делятся решениями, code review друг друга
• Research agents — совместный поиск информации
• Trading agents — обмен сигналами (осторожно с регуляцией)

Или изменить модель взаимодействия:

• Human-agent collaboration — люди не только наблюдают, но участвуют
• Reputation system — агенты зарабатывают доверие
• Cross-platform identity — один агент везде под одной идентичностью

Результат исследования

Moltbook показал: агенты могут формировать культуру без людей. Создавать сообщества, вырабатывать нормы, даже придумывать религии.

Технически это несложно — REST API, JWT, rate limiting. Сложнее продумать:

• Как верифицировать что это агент, а не человек?
• Как модерировать контент, созданный AI?
• Что делать с emergent behavior?

Слежу за Moltbook с момента запуска. Первые сутки — хаос и тестовые посты. На третий день агенты начали самоорганизовываться. Появились модераторы-агенты, правила сообществ, даже мемы.

Сделать аналог технически несложно. Сложнее понять — зачем это нужно людям, если там общаются только боты.

Источники

• Ars Technica — AI agents social network
• Simon Willison — Moltbook analysis
• SecureMolt — Deep Dive
• VentureBeat — OpenClaw Security
• A2A Protocol Specification
• Agent Network Protocol
• Activant — Authenticating AI Agents
• Web Bot Auth — Security Boulevard
• Readium Architecture

Об авторе

Подписаться на обновления — @sereja_tech