Агентное Ядро: Три файла Markdown для Stateful AI-агентов

Что делает Agent Kernel

Agent Kernel — это минималистичная реализация, которая делает AI-агентов для программирования сохраняющими состояние с помощью трёх файлов markdown и git-репозитория. Вместо использования баз данных, векторных хранилищ или специальных фреймворков он использует существующий механизм, при котором агенты читают инструкции проекта из файлов, таких как AGENTS.md, CLAUDE.md или .cursorrules.

Основные компоненты

Ядро состоит из трёх файлов markdown:

• AGENTS.md — само ядро (универсальное, не редактируется)
• IDENTITY.md — определяет, кем является агент (поддерживается агентом)
• KNOWLEDGE.md — индекс файлов знаний (поддерживается агентом)

Две структуры каталогов обрабатывают различные типы памяти:

• knowledge/ — содержит информацию о состоянии: факты о текущем положении дел. Агент обновляет их при изменении реальности.
• notes/ — содержит повествовательную информацию: ежедневные журналы сессий, которые записывают решения, действия и открытые вопросы. Они только дополняются и никогда не изменяются после окончания дня.

Установка и использование

Базовая настройка с любым агентом для программирования:

git clone https://github.com/oguzbilgic/agent-kernel.git my-agent
cd my-agent
opencode # или claude, codex, cursor и т.д.

С kern-ai (средой выполнения, созданной для agent-kernel, которая добавляет режим демона, интеграцию с Telegram и Slack):

npx kern-ai init my-agent
npx kern-ai tui

Когда агент впервые читает ядро, он понимает, что оно новое, и спрашивает, кем вы хотите, чтобы он был. После настройки он запоминает это между сессиями.

Несколько агентов и архитектура

Каждый агент работает в своём собственном репозитории. Чтобы создать другого агента:

git clone https://github.com/oguzbilgic/agent-kernel.git another-agent
cd another-agent
opencode # или claude, codex и т.д.

Это позволяет запускать несколько специализированных агентов (для домашней лаборатории, инвестиций, здоровья) с одним и тем же ядром, но разными идентичностями и базами знаний.

Как это работает

Этот подход работает, потому что AI-агенты уже читают файлы, такие как AGENTS.md, в качестве инструкций проекта. Ядро обучает агента запоминать, предоставляя файл, который говорит «вы сохраняете состояние, вот как», и использует git-репозиторий для хранения памяти в простых файлах markdown.