Yesterday I Almost Killed My MacBook With a Swarm of AI AgentsВчера я почти убил свой MacBook роем AI-агентов

The setup: a MacBook Pro 14” M1 Pro (2021), 16 GB RAM, 10 cores. On it ran Hermes — 11 launchd gateway daemons split by role, from coach and sales to cto, jobhunt, personalops and dashboard. Each one spawned Codex agents.

In parallel: ~20 Codex.app processes, 13 Claude Code sessions via cmux, the Jarvis fleet, a runner, an outbox-worker, plus the normal life of a laptop. About 670 processes and 3 days of uptime without a reboot.

The important nuance: this hasn’t been a “clean laptop” for a long time. It runs a pile of local automation via launchd — Jarvis, Hermes, fleet workers, monitors, Telegram bots. The Mac had quietly become a home automation host, just without any server discipline.

Normally this machine opens everything instantly. This time Chrome took ~10 minutes to launch, a video took 4 minutes to open, and the login screen spun for several minutes.

Then it got worse: one morning it wouldn’t power on after a night on the charger. I held it under the air conditioner in Da Nang for 10 minutes thinking well, that’s it — I killed my work computer with my home datacenter 🫠 When it finally came back, I pinned the fans to 70% permanently.

The cause wasn’t only CPU and RAM. It was the collision between Codex and Apple Platform Security. macOS verifies signature, notarization and integrity for software outside the App Store. For a normal user that’s sane protection. For a swarm of agents constantly spawning short-lived processes, it suddenly becomes the bottleneck.

The technical detail: Codex created temporary wrapper binaries in ~/.codex/tmp/.../codex-arg0XXXXXX/. A new random name on every run, so Gatekeeper can’t reuse a cached assessment — syspolicyd flies to 80–95% CPU and ~700 MB RAM, trustd holds ~29% CPU. I left a full writeup in openai/codex #16767.

My takeaway is simple: if you want to use your computer as a server for a couple dozen agents, get a server.

A laptop can be a dev station and an orchestrator. But a 24/7 agent swarm should run where there’s Linux, CPU/RAM limits, containers, logs, restart policies, cooling and a separate failure domain — especially when you also need that laptop for work.

So I’m moving Hermes/Codex and my Claude Code swarm to Hetzner and scaling the load gradually, instead of the old “oh, seems to work, let’s throw 10 of them straight into prod.” And it’s time to upgrade the hardware — 16 GB of RAM for a life with agents already sounds like self-deception. I’m waiting for the M6 MacBook Ultra at the end of the year before deciding what to buy. Until then, I’ll grow up into real server infrastructure.

I’ve written before about a 3.75× speedup in working with AI — but that speed has a flip side: the more agents you run, the faster “fun automation” turns into ops.

And ops isn’t about which LLM is smarter. It’s about who caps the memory, restarts the daemon, and doesn’t leave you without a working laptop in the morning.

Сетап был такой: MacBook Pro 14” M1 Pro 2021, 16 GB RAM, 10 ядер. На нём крутился Hermes: 11 launchd-демонов-гейтвеев по ролям, от coach и sales до cto, jobhunt, personalops и dashboard. Каждый запускал Codex-агентов.

Параллельно висели 20 процессов Codex.app, 13 сессий Claude Code через cmux, Jarvis fleet, runner, outbox-worker и обычная жизнь ноутбука. В итоге около 670 процессов и 3 дня аптайма без ребута.

Важный нюанс: это уже давно не «чистый ноут». На нём живёт куча локальной автоматизации через launchd: Jarvis, Hermes, fleet-воркеры, мониторинги и Telegram-боты. То есть Mac фактически стал домашним automation host, просто без серверной дисциплины.

Обычно этот MacBook открывает всё мгновенно, а тут Chrome запускался около 10 минут, видео открывалось 4 минуты, на логине несколько минут крутилось колесо.

Потом стало веселее: утром ноут не включался после ночи на зарядке. Я 10 минут держал его под прямой струёй кондиционера в Дананге и думал: ну всё, доигрался, убил рабочий комп своим домашним датацентром 🫠

Когда ноут всё же ожил, я выставил вручную вентиляторы на 70% постоянно.

Дело было не только в мощности процессора и объёме оперативной памяти, но и в стыке Codex и Apple Platform Security. macOS проверяет подпись, notarization и целостность софта вне App Store. Для обычного пользователя это нормальная защита. Для роя агентов, которые постоянно плодят короткоживущие процессы, это внезапно становится узким горлом.

Технические подробности: Codex создавал временные wrapper-бинарники в ~/.codex/tmp/path/codex-arg0XXXXXX/. Новое случайное имя на каждый запуск, Gatekeeper не может переиспользовать cached assessment, syspolicyd улетает в 80–95% CPU и примерно 700 MB RAM, trustd держит около 29% CPU. Подробный разбор оставил в openai/codex #16767.

Мой вывод после этого простой: если хочешь использовать свой комп как сервер для пары десятков агентов, бери сервер.

Ноут может быть dev-станцией и оркестратором. Но агентский рой 24/7 должен ехать туда, где есть Linux, лимиты по CPU/RAM, контейнеры, логи, restart policies, охлаждение и отдельный failure domain. Особенно если этот же ноут нужен тебе для работы.

Теперь я буду переносить Hermes/Codex и свой рой на Claude Code на Hetzner и наращивать объём постепенно, а не как раньше: «о, вроде работает, давай сразу 10 штук в прод». Ну и железо пора обновлять. И по процессору, и по объёму оперативной памяти — 16 GB RAM для жизни с агентами уже звучит как самообман.

Жду M6 MacBook Ultra, что должен выйти в конце года, чтобы уже с его выходом принять решение, какой ноут купить. А пока буду взрослеть до серверной инфраструктуры.

Я уже писал про рост скорости работы с ИИ в 3.75 раза, но у этой скорости есть обратная сторона: чем больше агентов, тем быстрее «прикольная автоматизация» превращается в ops.

А ops уже не про «какая LLM умнее», а про то, кто ограничит память, перезапустит демона и не оставит тебя утром без рабочего ноутбука.