Система ACO: мультиагентный ИИ-конвейер от задачи на GitHub до объединённого PR
ACO System — это мультиагентный фреймворк, который автоматизирует полный конвейер разработки ПО от GitHub Issue до объединенного пул-реквеста. Он использует шесть специализированных AI-агентов, работающих независимо через общую базу данных — никакого общения между агентами, никакой потери контекста.
Обзор конвейера
- PM Agent пишет пользовательскую историю из задачи.
- Planner Agent разбивает историю на задачи с оценками.
- Architect Agent проверяет выполнимость через детерминированный шлюз (без LLM, без риска галлюцинаций).
- Developer Agent создает ветку, пишет код и открывает PR.
- QA Agent проверяет PR и запускает тесты.
- Human дает окончательное одобрение перед слиянием.
Ключевые проектные решения
В отличие от LangChain, AutoGen или CrewAI, агенты не общаются друг с другом. Все они читают и пишут через общую базу данных. Каждый агент работает независимо. Сложность остается в схеме, а не в логике.
Детерминированный шлюз Architect
Шлюз Architect — это функция, которой автор гордится больше всего: он сканирует на наличие захардкоженных секретов, отсутствующих критериев приемки и неверной конфигурации техстека. Если что-то не так, история никогда не доходит до разработчика — ни одного плохого PR.
Технический стек
- Бэкенд: Python
- Фронтенд: Next.js
- База данных: SQLite в разработке, Postgres в продакшене
- Интерфейс: живая Kanban-доска и поток событий для наблюдения за агентами в реальном времени
Для кого это
Для разработчиков, создающих инструменты в области агентных систем, которым нужен практичный конвейер без необходимости курирования, производящий реальные артефакты.
Проект с открытым исходным кодом на GitHub: github.com/aniketkarne/aco-system
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Подсказка для ассистента немецкой бюрократии Клода: Структурированная юридическая переписка
Подробный системный промпт для Claude, превращающий ИИ в структурированного ассистента для немецкой бюрократии, контрактов, страховых споров и официальных писем, со строгой проверкой фактов и форматированием по стандарту DIN 5008.
Налог на навыки Claude Code: 2596 установленных навыков, 40 использованных, $91 в месяц потрачено впустую
Каждый установленный навык Claude Code загружается в системный запрос каждого сеанса. Один пользователь измерил загрузку 102 651 токена за сеанс, при этом 98,6% из них никогда не использовались, что обходится примерно в 91 доллар в месяц. Инструмент с открытым исходным кодом, skill-tax, проводит аудит использования и стоимости.
Hollow AgentOS: Запуск агентов, подобных Claude, локально на RTX 5070 с использованием Qwen 3.5 9B
Автономная система агентов на базе Qwen 3.5 9B на локальном оборудовании сокращает расходы на Claude API на 50%. Использует итеративное тестирование и цикл самоулучшения для разработки программного обеспечения без участия человека.
Claude IDE Bridge: Инструмент MCP для удаленного доступа к редактору
Claude IDE Bridge — это инструмент с открытым исходным кодом, который предоставляет Claude AI удалённый доступ к управлению редакторами кода через MCP (Model Context Protocol). Он предоставляет доступ к знаниям редактора, таким как информация о типах в реальном времени и состояние отладчика, в виде вызываемых инструментов.