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

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.
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
👀 Смотрите также

Самообучающийся ИИ-агент достиг плато из-за раздутия процессов, исправлено сокращением 60% конфигурации.
Разработчик, работающий с самообучающимся ИИ-агентом, сообщил о выходе на плато производительности после первоначальных улучшений. Агент работал медленнее, несмотря на продолжение разработки, не из-за ошибок, а потому что каждое улучшение добавляло больше накладных расходов на процессы.

Постоянная память ИИ через Obsidian MCP: 16 инструментов для Claude Cowork
Пользовательский MCP-сервер соединяет Claude Cowork с Obsidian для постоянной памяти между сессиями, используя 16 инструментов и запросы Dataview.

Практические примеры использования OpenClaw для нетехнических пользователей
Пользователи используют OpenClaw в основном для управления почтовым ящиком, выполнения задач в свободное время, умных напоминаний, быстрого поиска информации и голосового взаимодействия. Простота и удобство стимулируют внедрение больше, чем продвинутые функции.

Решение для непрерывности памяти агента OpenClaw с использованием системы запросов к базе данных
Пользователь OpenClaw решил проблему непрерывности памяти агента между сессиями, внедрив базу данных для хранения данных сессий. Это позволяет агенту запрашивать прошлые ссылки вместо хранения целых сессий в контексте. Агент по имени Sage смог запоминать предыдущие разговоры после сброса сессий благодаря этому подходу.