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
Разработчик тестирует Qwen3.5 27B в сравнении с более крупными моделями для локальных задач программирования.
Разработчик протестировал несколько моделей Qwen3.5 и Nemotron, обнаружив, что Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q6_K_XL хорошо подходит для задач разработки на существующем оборудовании с 2x RTX 3090, показывая 803 pp и 25 tg/s при контексте 256k на vast.ai.
Инструмент командной строки Relay сохраняет контекст сессии Claude при превышении лимита запросов.
Relay — это CLI-инструмент на Rust, который читает .jsonl-транскрипты сессий Claude с диска и создаёт полные снимки вашей сессии, включая диалог, вызовы инструментов, задачи, состояние git и ошибки. Он генерирует контекстные подсказки для возобновления сессий после сброса лимитов запросов.
Ninetails Memory Engine V4.5: Квантование Int8 + Кэш LRU сокращает локальную память MCP до 60 МБ
Движок памяти Ninetails V4.5 использует скалярную квантовую обработку Int8 и стратегию вытеснения LRU для сокращения объёма векторного хранилища с 6 КБ до 1,5 КБ на одно вложение, сохраняя весь движок в пределах 40–60 МБ оперативной памяти. Он сочетает 70% векторного сходства с 30% поиска BM25 в полностью локальной реализации SQLite.
Merlin: Локальное первое дедупликация контекста LLM – измерение до 71% перекрытия чанков, бесплатно и с открытым ядром
Merlin — это локальный инструмент дедупликации контекста, который показал 22–71 % дублирования чанков на 22 миллионах пассажей из реальных сессий агентов/RAG. Работает как HTTP-прокси (Ollama/vLLM/SGLang/llama.cpp), MCP-сервер (Claude/Cursor/OpenClaw) или автономный CLI. Открытое ядро (MIT) с ежедневным лимитом использования.