Создание 20-агентного пайплайна с Claude Code: Меньше ИИ, больше структуры

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 26 марта 2026 г.🔗 Source
Создание 20-агентного пайплайна с Claude Code: Меньше ИИ, больше структуры
Ad

Разработчик на r/ClaudeAI поделился опытом создания конвейера из 20 агентов с помощью Claude Code для автоматизации ежедневных рабочих процессов в Gmail, Calendar, Notion, LinkedIn, веб-скраперах и локальных API. Система заменила час ручной проверки каждое утро.

Проблема монолитного подхода

Первая версия представляла собой одну длинную беседу с Claude, которая обрабатывала всё — порядок, логику, все задачи. Этот «монолит» работал примерно до 100 тыс. токенов, после чего модель начала терять нить, повторять шаги, пропускать другие, без возможности отладки, потому что всё находилось в одном контексте.

Решение: агентно-ориентированная архитектура

Разработчик разбил систему на отдельных агентов, каждый со своей задачей. Каждый агент — это файл в формате markdown со своим заданием. Оркестратор читает файл, заменяет переменные и запускает его с помощью инструмента Agent — без использования LangChain или CrewAI.

Слой коммуникации прост: агенты не делятся контекстом. Каждый записывает JSON-файл в директорию (по одному на день) с именами вроде calendar.json, gmail.json, notion.json, leads.json, hitlist.json. Следующий агент читает этот файл. Такой подход обеспечивает полную прозрачность — можно открыть любой файл и увидеть, что именно произвёл агент. Разработчик называет это «сдерживанием радиуса поражения»: если один агент выходит из строя, остальные продолжают работу.

Ad

Ключевые структурные элементы

  • Не-ИИ оркестратор: Файл в формате markdown, который указывает «запустить этих 4 агентов параллельно, дождаться всех, проверить, что их выходные файлы существуют, затем запустить следующую фазу». В системе 9 фаз, некоторые параллельные, некоторые последовательные.
  • Валидация фазы 0: Проверяет, что все инструменты подключены. Если Gmail или Notion не работают, система полностью останавливается — никаких частичных запусков, которые выглядят завершёнными.
  • Не-ИИ компрессия: Система спрашивает «от 1 до 5?» в начале, чтобы определить возможности. Это записывает JSON-файл с правилами: низкое число ограничивает всё 5 действиями, пропускает всё, что занимает более 30 минут; высокое число запускает полную процедуру.
  • Файл правил стиля: Простой текстовый файл, который каждый контент-агент читает перед записью. Это решило проблему, когда несколько агентов писали сообщения для взаимодействия, которые звучали как разные ИИ — до этого не было ответов; после — начались реальные диалоги.

Основное понимание

Разработчик обнаружил, что каждый раз, когда что-то ломалось, решение никогда не было в улучшении промпта. Оно заключалось в добавлении структуры вокруг ИИ. Части ИИ работали — ломались последовательность, коммуникация между агентами, обработка ошибок и объём вывода. Каждый раз ответом был кусок программного обеспечения, а не более умная модель.

Разработчик, имеющий опыт в области расследований угроз и разведки, опубликовал общую версию с открытым исходным кодом на https://github.com/assafkip/kipi-system, чтобы другие могли создавать подобные системы для своих областей.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Рабочий процесс Claude MCP автоматизирует повторное вовлечение потенциальных клиентов в LinkedIn с адаптивными ограничениями.
Кейсы

Рабочий процесс Claude MCP автоматизирует повторное вовлечение потенциальных клиентов в LinkedIn с адаптивными ограничениями.

Разработчик создал рабочий процесс с использованием Claude и MCP для автоматического повторного вовлечения старых контактов в LinkedIn, определяя потенциальных клиентов, генерируя контекстные сообщения и адаптивно справляясь с ограничениями платформы. Из 7 целевых потенциальных клиентов 5 сообщений были успешно отправлены, а 2 были пропущены из-за ограничений LinkedIn.

OpenClawRadar
Структура агента OpenClaw: 5 основных файлов и 3 практических примера использования
Кейсы

Структура агента OpenClaw: 5 основных файлов и 3 практических примера использования

Пользователь OpenClaw обнаружил, что все агенты строятся на основе пяти основных файлов: User, Soul, Agent, Tools и Identity. Он поделился тремя рабочими агентами, включая агрегатор ежедневных AI-дайджестов, математического тренера для детей и генератор YouTube Shorts.

OpenClawRadar
Запуск нескольких Telegram-ботов на одном AI-агенте для параллельных задач
Кейсы

Запуск нескольких Telegram-ботов на одном AI-агенте для параллельных задач

Разработчик решил проблему ожидания завершения ИИ-агентом одной задачи перед началом другой, настроив три Telegram-бота, которые все привязаны к одному базовому агенту. Каждый бот работает независимо со своей собственной перепиской и историей диалогов, при этом они используют общее рабочее пространство, память и накопленные знания.

OpenClawRadar
Claude Code доставляет готовую многопользовательскую игру из наполовину завершённого проекта.
Кейсы

Claude Code доставляет готовую многопользовательскую игру из наполовину завершённого проекта.

Разработчик использовал Claude Code для завершения конкурентной игры-оценки под названием Closer, добавив многопользовательский режим в реальном времени через Supabase Realtime, систему рейтинга ELO, ежедневные испытания с процентильными рейтингами, панель аналитики поведения, клиентскую маршрутизацию и отслеживание калибровки уверенности.

OpenClawRadar