Бернштейн: Оркестратор, подобный Kubernetes, для ИИ-агентов программирования с верификацией и политиками моделей

Bernstein — это оркестратор для ИИ-агентов программирования, который создатель описывает как «Kubernetes для агентов программирования». В отличие от более простых инструментов, запускающих агентов в параллельных рабочих деревьях, Bernstein решает то, что разработчик называет «остальными 95%» проблемы.
Ключевые особенности
Система включает несколько критически важных компонентов:
- Проверка: Компонент «уборщик» независимо проверяет выходные данные агентов после каждой задачи. Он запускает тесты, проверяет различия и анализирует вывод, потому что «агенты лгут» — они могут утверждать, что тесты пройдены, когда это не так, или говорить, что файлы зафиксированы, хотя это не было сделано.
- Движок политик моделей: Предоставляет списки разрешений/запретов для каждого провайдера, ограничения на резидентность данных, предпочтительную маршрутизацию и потолки затрат. Создатель сравнивает это с «сетевыми политиками K8s, но для провайдеров LLM».
- Детерминированное планирование: Использует чистый Python для планирования вместо LLM, создавая детерминированный поток управления с нулевым расходом токенов LLM на координацию. Эпсилон-жадный бандит со временем обучается маршрутизации.
- Агентно-независимый дизайн: Включает 13 адаптеров для Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, Qwen, Aider, Amp, Roo Code, Goose, Kilo, Kiro, OpenCode и универсальных агентов. Claude Code имеет наиболее глубокую интеграцию.
- Функции масштабирования: При объёме более 500K строк и ~5000 тестов Bernstein включает автоматические выключатели, обнаружение аномалий затрат, обнаружение циклов, обнаружение взаимоблокировок, сканирование на наличие персональных данных, HMAC-цепочки аудиторских журналов, прогрессивные разрешения и карантин для подозрительного вывода.
- Саморазвитие: Может развивать себя с помощью
bernstein --evolve.
Технические детали
Создатель отмечает, что запуск агентов в рабочих деревьях — это «привет, мир в этой области» и что большинство фреймворков для мультиагентных систем используют LLM для планирования других LLM, что «медленно, дорого и недетерминировано». Подход Bernstein использует чистый Python для детерминированного потока управления.
Проект был протестирован в масштабе с более чем 500K строк кода и примерно 5000 тестов. Разработчик создал такие функции, как автоматические выключатели и обнаружение аномалий, потому что «вещи ломались, и это были исправления».
Создатель — единственный разработчик из Израиля, который упоминает, что «строил под ракетами (буквально)» и что проект перерос его, и он ищет участников.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

altRAG: Замените векторные базы данных RAG на 2KB файлы-указатели для AI-агентов программирования
altRAG — это инструмент на Python, который заменяет векторные базы данных RAG на лёгкие файлы-указатели. Он сканирует файлы навыков в формате Markdown/YAML, создавая скелетный файл размером 2 КБ, который сопоставляет разделы с точными номерами строк и смещениями в байтах, позволяя ИИ-агентам читать только нужные разделы вместо целых файлов.

Навык OpenClaw для поиска и воспроизведения Apple Music опубликован на ClawHub.
Навык apple-music-play, опубликованный на ClawHub, позволяет искать в онлайн-каталоге Apple Music и воспроизводить треки напрямую в приложении Music на macOS, не требуя наличия песен в локальной библиотеке.

Разработчик достиг задержки менее секунды для STT/TTS с локальными серверами Whisper и Coqui-TTS.
Разработчик опубликовал в открытом доступе реализации локальных серверов для Whisper STT и Coqui TTS, которые обеспечивают задержку ~0,2 секунды при преобразовании речи в текст и ~250 мс при преобразовании текста в речь, что позволяет создавать разговорные ИИ-агенты без зависимости от облачных сервисов.

Расширение Local AI для VS Code блокирует небезопасную генерацию кода при сохранении файлов.
Разработчик создал расширение для VS Code, которое локально запускает модель llama3.1:8b-instruct-q4 для перехвата сохранений, отслеживания потоков выполнения от источника к стоку и блокировки небезопасного кода, сгенерированного ИИ, например, уязвимостей типа CWE-117 (инъекция в логи).