ACO Система: Открытый многопользовательский конвейер от GitHub Issue до слитого PR

ACO System — это опенсорсный мультиагентный фреймворк, который автономно выполняет полный конвейер разработки ПО — от задачи на GitHub до объединённого PR — с помощью шести специализированных ИИ-агентов. Созданный Аникетом Карне, он призван устранить потерю контекста и накладные расходы на передачу задач, типичные для чисто человеческих процессов разработки.
В отличие от LangChain, AutoGen или CrewAI, агенты ACO не общаются друг с другом напрямую. Вместо этого каждый агент читает из общей базы данных и пишет в неё. Сложность сосредоточена в схеме, а не в логике меж-агентского взаимодействия. Конвейер работает с SQLite в разработке и Postgres в продакшене, а также включает живую Kanban-доску и поток событий для наблюдения за агентами в реальном времени.
Этапы конвейера
- PM-агент пишет пользовательскую историю на основе заданной идеи.
- Planner-агент разбивает историю на задачи с оценками.
- Architect-агент (жёсткий шлюз) проверяет выполнимость без использования LLM — он ищет жёстко закодированные секреты, отсутствующие критерии приёмки и неверную конфигурацию технологического стека. Если история не проходит проверку, она никогда не попадает к разработчику.
- Developer-агент создаёт ветку и открывает PR.
- QA-агент проверяет код и запускает тесты.
- Человек даёт окончательное одобрение перед слиянием.
Шлюз Architect является детерминированным, а не вероятностным. Он применяет жёсткий набор правил: никаких жёстко закодированных секретов, критерии приёмки должны быть полными, а технологический стек должен быть согласованным. Это предотвращает появление галлюцинированных или неработоспособных PR.
Почему это отличается
Агенты работают независимо через общую базу данных, а не через сообщения между агентами. Такая конструкция сохраняет каждого агента простым, а всю систему — предсказуемой. Фреймворк написан на Python с фронтендом Next.js для панели управления.
Начало работы
Проект является опенсорсным на GitHub. Клонируйте репозиторий, запустите локально с SQLite, а для продакшена подключите Postgres. Kanban-доска и поток событий работают по умолчанию.
Для кого это
Команды разработчиков, создающие агентные CI/CD конвейеры, исследователи, изучающие мультиагентные архитектуры, и все, кто устал от потери контекста при передаче задач.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

mnemos: постоянный слой памяти для ИИ-агентов программирования (Go, MCP-Native, без Python)
mnemos — это Go-основанный MCP-нативный слой памяти для AI-агентов, занимающихся кодингом. Автор создал верификатор для измерения прироста: +40% в совокупности для сценариев чтения, но только 53% захвата при записи после итеративных исправлений.

Движок вывода Atlas стал открытым: чистый Rust + CUDA, более 100 токенов/с на DGX Spark
Atlas теперь с открытым исходным кодом — Rust + CUDA inference engine, достигающий пиковой производительности 130 ток/с на Qwen3.5-35B (NVFP4) на одном DGX Spark, без Python runtime и с холодным стартом менее 2 минут.

monk: Навык, заставляющий замолчать агентское повествование для экономии контекста и токенов
Пользователь Reddit опубликовал 'monk' — навык, который убирает повествование, преамбулы и постамбулы из ответов агента Claude, утверждая, что это сокращает выходные токены примерно на 54% за один раунд и увеличивает ёмкость контекста на 29–39% при 100 раундах.

Исправление CAPTCHA в браузере OpenClaw с помощью Camoufox и CLI-обёртки
Встроенный браузер OpenClaw на основе Chromium активирует системы обнаружения ботов через Chrome DevTools Protocol, артефакты инъекции JavaScript и несоответствия в аппаратном отпечатке. Решение использует Camoufox (форк Firefox), модифицированный на уровне C++ и обёрнутый в CLI, который возвращает снимки дерева доступности для снижения расхода токенов.