Создание агентной исследовательской системы с помощью Claude Code: практическая реализация

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.
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
👀 Смотрите также

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.

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.

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.

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.