Как устроена моя система AI-разработки Что это Полностью автономный pipeline, где AI-агенты пишут код, тестируют и деплоят — от задачи в CRM до production. Человек ставит задачу и одобряет план. Всё остальное делают агенты. Терминология: Handoff vs Orchestration В мире AI-агентов есть два основных паттерна: - Handoff — агент A сам решает "я закончил, передаю управление агенту B". Агенты общаются напрямую, децентрализованно. Так работает OpenAI Swarm. - Orchestrated pipeline — центральный координатор (не AI, а код) вызывает агентов по очереди, передавая результаты между ними. Агенты друг о друге не знают. Моя система — это orchestrated pipeline. TypeScript-код управляет всем процессом, а Claude-агенты — это "рабочие руки", каждый со своей специализацией. Архитектура ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ DIRECTUS CRM │ │ (dev_tasks — 189 задач) │ │ Человек создаёт задачу → статус "new" │ └──────────────┬──────────────────────────────────────┘ │ Redis BLPOP (wake signal) ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ TYPESCRIPT ORCHESTRATOR │ │ (ai-pipeline/src/index.ts) │ │ │ │ while(true) { │ │ 1. Проверить зависшие задачи (recovery) │ │ 2. Спланировать новые (planner) │ │ 3. Выполнить одобренные (до 3 параллельно) │ │ 4. BLPOP 30s — ждать следующую задачу │ │ } │ └──────────────┬──────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ КОНВЕЙЕР АГЕНТОВ │ │ │ │ ┌──────────┐ Claude Opus, 50 ходов │ │ │ PLANNER │──→ Анализирует задачу, читает код, │ │ │ │ пишет пошаговый план │ │ └────┬─────┘ │ │ │ ⏸ Человек одобряет план в CRM │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ Claude Sonnet, 30 ходов, $2 лимит │ │ │ CODER │──→ Пишет код по каждому шагу плана │ │ │ │ (в изолированном git worktree) │ │ └────┬─────┘ │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ npm run build / tsc │ │ │ BUILD │──→ Собирает проект │ │ └────┬─────┘ │ │ │ ❌ Упал? → DEBUGGER (Sonnet, 25 ходов) │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ Claude Haiku, 15 ходов │ │ │ VERIFIER │──→ Проверяет: код соответствует плану? │ │ └────┬─────┘ │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ Claude Sonnet, 20 ходов │ │ │ REVIEWER │──→ Code review: качество, безопасность │ │ │ │ REJECT? → Coder исправляет (до 3x) │ │ └────┬─────┘ │ │ ▼ │ │ ┌──────────┐ git merge → build → push → pm2 │ │ │ DEPLOY │──→ Мержит в main, деплоит, проверяет │ │ │ │ здоровье. Откатит если упало. │ │ └──────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ Жизненный цикл задачи new → planning → planned → approved → in_work → testing → done │ │ └→ questions ❌ → review (ошибка → анализ → retry) ┌──────────┬───────────────────┬────────────────────────────────────┐ │ Статус │ Кто действует │ Что происходит │ ├──────────┼───────────────────┼────────────────────────────────────┤ │ new │ Pipeline │ Подхватывает, запускает Planner │ ├──────────┼───────────────────┼────────────────────────────────────┤ │ planning │ AI (Opus) │ Читает код, создаёт план с шагами │ ├──────────┼───────────────────┼────────────────────────────────────┤ │ planned │ Человек │ Читает план, одобряет или правит │ ├──────────┼───────────────────┼────────────────────────────────────┤ │ approved │ Pipeline │ Берёт в работу │ ├──────────┼───────────────────┼────────────────────────────────────┤ │ in_work │ AI (Sonnet) │ Coder пишет код шаг за шагом │ ├──────────┼───────────────────┼────────────────────────────────────┤ │ testing │ AI (Haiku/Sonnet) │ Build → Verify → Review │ ├──────────┼───────────────────┼────────────────────────────────────┤ │ done │ Pipeline │ Задеплоено и работает │ ├──────────┼───────────────────┼────────────────────────────────────┤ │ review │ Человек │ Что-то пошло не так, нужно решение │ └──────────┴───────────────────┴────────────────────────────────────┘ Что делает каждый агент ┌──────────┬────────────────────┬────────────────────────────────────────────────────┬─────────────────────┐ │ Агент │ Модель │ Роль │ Аналогия │ ├──────────┼────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┼─────────────────────┤ │ Planner │ Opus (самый умный) │ Архитектор — анализирует код, декомпозирует задачу │ Тимлид пишет ТЗ │ ├──────────┼────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┼─────────────────────┤ │ Coder │ Sonnet (быстрый) │ Программист — пишет код по инструкции │ Junior dev │ ├──────────┼────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┼─────────────────────┤ │ Debugger │ Sonnet │ Фиксит ошибки сборки │ QA-инженер │ ├──────────┼────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┼─────────────────────┤ │ Verifier │ Haiku (дешёвый) │ Чеклист — код соответствует плану? │ Ревьюер по чеклисту │ ├──────────┼────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┼─────────────────────┤ │ Reviewer │ Sonnet │ Полноценный code review │ Senior dev │ ├──────────┼────────────────────┼────────────────────────────────────────────────────┼─────────────────────┤ │ Refiner │ Haiku │ Уточняет план перед кодингом │ Техписатель │ └──────────┴────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────┴─────────────────────┘ Ключевые фишки Изоляция через git worktree — каждая задача работает в отдельной копии репозитория. Если что-то пошло не так — main не тронут. Семантическая память (pgvector) — pipeline помнит прошлые ошибки и решения. Перед каждым шагом ищет похожий опыт в базе через vector search. Самообучение — после каждой задачи AI извлекает уроки из ошибок и сохраняет. Следующие задачи используют эти уроки. Безопасность деплоя — файловый mutex на merge, health-check после деплоя, автоматический rollback если сервис упал. Бюджет — каждый агент имеет лимит по стоимости ($2 на coder, $1 на reviewer). Средняя задача: $0.16–$1.93. Статистика CRM ┌──────────────────┬───────────────────────────────────────────┐ │ Метрика │ Значение │ ├──────────────────┼───────────────────────────────────────────┤ │ Всего задач │ 189 │ ├──────────────────┼───────────────────────────────────────────┤ │ Завершено (done) │ 5 │ ├──────────────────┼───────────────────────────────────────────┤ │ В бэклоге │ 36 │ ├──────────────────┼───────────────────────────────────────────┤ │ На ревью │ 18 │ ├──────────────────┼───────────────────────────────────────────┤ │ Отменено │ 130 │ ├──────────────────┼───────────────────────────────────────────┤ │ Типов событий │ 8 (status_change, build, step, deploy...) │ ├──────────────────┼───────────────────────────────────────────┤ │ Всего событий │ ~3,400 │ └──────────────────┴───────────────────────────────────────────┘ Почему это НЕ handoff В handoff-системе (как OpenAI Swarm) Planner сам бы решил: "Передаю задачу Coder'у". А Coder сам решил бы: "Код готов, передаю Reviewer'у". Агенты сами управляют процессом. В моей системе ни один агент не знает о существовании других. Каждый получает промпт, выполняет работу, возвращает результат. TypeScript-оркестратор решает что делать дальше. Это надёжнее — агент не может "заблудиться" в цепочке передач. Handoff: Agent A → "передаю Agent B" → Agent B → "передаю Agent C" (агенты решают сами) Мой pipeline: Orchestrator → вызывает A → получает результат Orchestrator → вызывает B → получает результат Orchestrator → вызывает C → получает результат (код решает, агенты изолированы)