Узкое место в параллельных ИИ-агентах: очередь человеческого одобрения

Запуск нескольких агентов Claude Code параллельно звучит как ускоритель производительности — 5 агентов должны означать 5-кратный результат. На практике через два часа узким местом становится человек. В посте на Reddit описывается схема: один агент останавливается на ответе «да/нет», вы переключаетесь, чтобы подтвердить, еще двое приостанавливаются, вы теряете контекст, и внезапно вы управляете очередью решений, а не пишете код.

Автор называет это bottleself: потолок, после которого добавление агентов перестает увеличивать результат и начинает генерировать запросы на одобрение быстрее, чем один человек может их обработать. Ограничивающий фактор — не токены, скорость модели или окно контекста, а задержка человека в цикле.

Предлагаемое решение: слой планировщика

Автор разработал планировщик более высокого уровня (доступен как npx gekto), который:

• Принимает высокоуровневую цель
• Разбивает её на параллельные подзадачи
• Запускает по одному агенту Claude Code на подзадачу
• Запускает QA-агента для проверки результата
• Обращается к человеку только тогда, когда система действительно не может принять решение

В настоящее время поддерживает только Claude Code. Интеграции с Codex, Cursor и Aider запланированы. Для свежего репозитория с Claude Code планировщик выполняет декомпозицию и параллельное выполнение «под ключ» без вмешательства клавиатуры.

Честный вопрос к тем, кто запускает 5+ агентов: сколько времени в вашем дне уходит на написание кода, а сколько — на разгребание очереди, созданной вашими агентами? Где для вас наступает bottleself?

Source: github.com/gekto-dev/gekto