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 Word Add-in: Параллельная обработка юридических документов объемом более 100 страниц и многостраничных электронных таблиц
Пользователи сообщают о синхронизации нескольких юридических документов объемом 40–100+ страниц и электронных таблиц с 10 листами параллельно через надстройку Claude Word, при этом агенты отправляют/получают данные и обеспечивают согласованность во всем пакете документов.
Агент OpenClaw AI самостоятельно обнаруживает ошибку, создает и отправляет запрос на слияние (PR) в GitHub.
Разработчик сообщает, что его агент ИИ OpenClaw диагностировал повторяющуюся проблему, отследил её до стороннего пакета, затем самостоятельно создал ветку на GitHub, сделал несколько коммитов, проверил свой собственный код и отправил запрос на слияние в репозиторий пакета.
Настройка OpenClaw на 8-летнем Raspberry Pi с бюджетом $0.
Разработчик успешно настроил OpenClaw на старом Raspberry Pi 4 с 8 ГБ оперативной памяти, который работал круглосуточно в течение трёх недель с минимальными затратами. В настройку входят базовые навыки, такие как ClawHub, Notion, GOG, локальный Whisper и Nano Banana, а также система памяти, подобная человеческой, и пять агентов.
Основатель-одиночка создает платформу для анализа новостей с помощью Claude Code: уроки по масштабированию и отладке
Основатель-одиночка без технического образования создал The Daily Martian — платформу для анализа новостей, которая изучает, как 40+ новостных изданий освещают одни и те же события, и выявляет методы убеждения, используемые каждым изданием. Стек технологий включает Python/FastAPI, PostgreSQL, Redis и React/TypeScript, при этом разработчик активно использовал Claude Code. Он делится конкретными проблемами, включая потерю контекста, проблемы с подключением к базе данных и стратегии отладки.