Создание агентной исследовательской системы с помощью Claude Code: практическая реализация

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 10 мая 2026 г.🔗 Source
Создание агентной исследовательской системы с помощью Claude Code: практическая реализация
Ad

Разработчик на r/ClaudeAI поделился производственной реализацией агентной исследовательской системы, полностью построенной на Claude Code. Система поддерживает Applied — живую карту из ~250 реальных примеров внедрения ИИ в различных отраслях. Вместо стремления к 100% автономии, ключевая идея заключается в том, чтобы оставить человека в цикле для обработки крайних случаев.

Шесть агентов

Каждый агент представляет собой файл .md с четкими инструкциями. Они запускаются по расписанию (cron) и координируются, читая и записывая данные в общее хранилище знаний (живую карту) и журнал отчетов:

  • Агент-разведчик: Находит примеры использования из официальных источников, распределенные по отраслям, инструментам и бизнес-функциям.
  • Агент-извлекатель: Самый важный. Понимает примеры, определяет сущности и результаты, решает, добавить или отбросить.
  • Агент-обогатитель: Добавляет контекст и дополняет примеры дополнительной информацией.
  • Агент-переводчик: Обрабатывает двуязычный вывод (английский/испанский), сохраняя контекст и тон.
  • Агент контроля качества: Проверяет на ошибки — проблемы с веб-сайтами, баги в UI/UX, неверные данные. Исправляет, если просто; иначе помечает.
  • Агент-сваха: Подбирает пользователям подходящие примеры на основе предпочтений, через email или уведомления.
Ad

Паттерн оркестрации

Никаких сложных агентных фреймворков. Координация проста: все агенты могут читать и записывать данные в живую карту (общую базу знаний). Каждый также ведет журнал отчетов, доступный человеку и другим агентам. Агенты обращаются к собственным журналам, чтобы понять, на чем они остановились. Пограничные решения или проблемы помечаются для человека, который принимает окончательное решение.

Весь стек работает на Claude Code. Сами агенты — это простые файлы .md с инструкциями, которые обновляются со временем. Сторонние инструменты заполняют пробелы (нет необходимости создавать БД с нуля).

Чтобы увидеть результат, посетите Applied (ссылка в оригинальном посте). Подробное описание системы находится в разделе отчетов.

📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Claude AI использовался для создания документа оценки производительности на основе истории пользователя
Кейсы

Claude AI использовался для создания документа оценки производительности на основе истории пользователя

Разработчик использовал Claude AI для заполнения 3-4-страничного документа по оценке эффективности, попросив его «завершить эту документацию, используя информацию, которая у тебя есть обо мне». ИИ сгенерировал подробный документ за 5-6 минут, включив в него рабочие достижения, о которых пользователь почти забыл.

OpenClawRadar
Пользователь Claude Code сообщает о проблемах с согласованностью в производственной разработке.
Кейсы

Пользователь Claude Code сообщает о проблемах с согласованностью в производственной разработке.

Платный подписчик Claude Code сообщает о значительных трудностях при использовании инструмента для проекта бизнес-панели управления на Flask в течение более 22 сессий разработки, отмечая три повторяющиеся модели несоблюдения инструкций, которые привели к потере продуктивности и техническим проблемам.

OpenClawRadar
Практические ограничения многопроцессорных AI-рабочих станций: уроки из сборки с 9× RTX 3090
Кейсы

Практические ограничения многопроцессорных AI-рабочих станций: уроки из сборки с 9× RTX 3090

Разработчик делится опытом использования 9 видеокарт RTX 3090 для работы с ИИ, обнаружив убывающую отдачу при использовании более 6 GPU и рекомендуя Proxmox для экспериментов с LLM. RTX 3090 по-прежнему привлекательна по цене $750 за 24 ГБ видеопамяти.

OpenClawRadar
Фермер, выращивающий чеснок, создал систему ИИ-агентов на 19 тысяч строк кода на смартфоне Android.
Кейсы

Фермер, выращивающий чеснок, создал систему ИИ-агентов на 19 тысяч строк кода на смартфоне Android.

Корейский фермер, выращивающий чеснок, создал систему AI-агента на Python под названием 'garlic-agent', состоящую из 19 260 строк кода, которая полностью работает на Android-смартфоне с использованием Termux. Система переключается между несколькими AI-провайдерами, сохраняет контекст в SQLite и использует ручной рабочий процесс копирования-вставки для разработки.

OpenClawRadar