Агентский Рой: Фреймворк Оркестрации Мультиагентных Систем для ИИ-Ассистентов Программирования

Координация нескольких агентов для задач разработки

Agent Swarm предоставляет фреймворк для запуска команд ИИ-агентов для программирования, которые работают вместе автономно. Система использует ведущего агента, который получает задачи из различных источников, разбивает их на подзадачи и делегирует их рабочим агентам, работающим в изолированных контейнерах Docker.

Ключевая архитектура и особенности

• Координация ведущего/рабочего — ведущий агент делегирует и отслеживает работу между несколькими рабочими
• Изоляция Docker — каждый рабочий запускается в собственном контейнере с полной средой разработки
• Точки интеграции — интеграция со Slack, GitHub и электронной почтой для создания задач
• Управление жизненным циклом задач — приоритетные очереди, зависимости, приостановка/возобновление между развертываниями
• Накопительная память — агенты учатся на каждом сеансе и со временем улучшаются
• Постоянная идентичность — каждый агент сохраняет свою личность, экспертизу и стиль работы
• Панель управления UI — мониторинг агентов, задач и чата между агентами в реальном времени
• Обнаружение сервисов — рабочие могут предоставлять HTTP-сервисы и обнаруживать друг друга
• Запланированные задачи — автоматизация повторяющихся задач на основе Cron

Быстрый старт: варианты

Фреймворк поддерживает несколько подходов к развертыванию:

Вариант A: Docker Compose (рекомендуется)

git clone https://github.com/desplega-ai/agent-swarm.git
cd agent-swarm
# Настройка окружения
cp .env.docker.example .env
# Редактируйте .env — установите как минимум API_KEY и CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN
# Запустите всё
docker compose -f docker-compose.example.yml --env-file .env up -d

API работает на порту 3013.

Вариант B: Локальный API + Docker рабочие

git clone https://github.com/desplega-ai/agent-swarm.git
cd agent-swarm
bun install
# 1. Настройте и запустите сервер API
cp .env.example .env
# Редактируйте .env — установите API_KEY
bun run start:http

В новом терминале запустите рабочего:

# 2. Настройте и запустите Docker рабочего
cp .env.docker.example .env.docker
# Редактируйте .env.docker — установите API_KEY (такой же, как выше) и CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN
bun run docker:build:worker
mkdir -p ./logs ./work/shared ./work/worker-1
bun run docker:run:worker

Вариант C: Claude Code в качестве ведущего агента

# После запуска сервера API (Вариант B, шаг 1):
bunx @desplega.ai/agent-swarm setup

Это настраивает Claude Code для подключения к рою. Запустите Claude Code и скажите ему: "Зарегистрируй себя как ведущего агента в agent-swarm."

Как это работает

Система следует такому потоку: вы отправляете задачу через Slack DM, упоминание в GitHub, электронную почту или напрямую через API. Ведущий агент планирует, разбивая задачу на части и назначая подзадачи рабочим. Рабочие выполняют задачи в изолированных контейнерах Docker с git, Node.js, Python и другими инструментами разработки. Прогресс отслеживается в реальном времени через панель управления.

Такая система с несколькими агентами полезна разработчикам, которые хотят автоматизировать сложные рабочие процессы разработки, где задачи необходимо разбивать и выполнять параллельно, при этом каждый агент специализируется на разных аспектах работы.