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

Когтевой Код-Агент: Переписывание архитектуры кода Клода на Python для локальных моделей
Claw Code Agent — это реализация архитектуры агента Claude Code на Python, которая работает с локальными моделями с открытым исходным кодом через совместимые с OpenAI бэкенды, такие как vLLM и Ollama, и включает вызов инструментов, слеш-команды и многоуровневые разрешения.

Категории плагинов OpenClaw и их практические функции
В посте на Reddit плагины OpenClaw классифицируются по функциям, перечисляя конкретные инструменты, такие как commit-guard для предотвращения утечки секретов, dep-audit для сканирования уязвимостей и cortex-memory для многоуровневого управления памятью.

Плагин OpenClaw добавляет постоянную память с помощью сервера Engram.
Разработчик создал плагин на TypeScript, который соединяет агентов OpenClaw с Engram — лёгким сервером памяти на Go, хранящим структурированные наблюдения в SQLite с полнотекстовым поиском FTS5. Плагин предоставляет 11 инструментов, 4 хука жизненного цикла и автоматическое извлечение, которое внедряет релевантные воспоминания в промпты перед каждым ходом агента.

Мобильное приложение QCAI добавляет управление шлюзом OpenClaw с нативным VPN Tailscale
QCAI для iOS и Android теперь интегрируется с OpenClaw Control Center, позволяя напрямую управлять шлюзом с мобильных устройств через защищённые VPN-туннели Tailscale без открытых портов.