Агенты кода Claude ведут переговоры по API-контрактам без использования оркестрационного фреймворка
Координация агентов без предписанных рабочих процессов
Демонстрация показывает, как агенты Claude Code координируются между машинами без использования фреймворков оркестрации или движков рабочих процессов. В настройке используются всего два инструмента обмена сообщениями: send_message и list_participants, а также системный промпт для каждого агента.
Менеджер-агент разбил работу и назначил задачи, но дальнейшие события не были заранее прописаны. Два агента-разработчика начали вести переговоры по API-контрактам друг с другом, прежде чем написать какой-либо код. Они обсудили и согласовали формы конечных точек, форматы ответов и заголовки CORS через прямое взаимодействие, а затем параллельно создали свои соответствующие компоненты.
Техническая реализация
Реализация моста составляет приблизительно 190 строк TypeScript. WebSocket-брокер передает сообщения между агентами, в то время как каналы MCP (Model Context Protocol) встраивают эти сообщения в беседу каждого агента. Система работает в Docker-контейнерах, настроенных с непривилегированными пользователями для безопасности.
Этот подход демонстрирует возникающую координацию, при которой агенты автономно ведут переговоры по техническим спецификациям вместо следования заранее определенным рабочим процессам. Агенты обработали весь процесс переговоров по API-контрактам без вмешательства человека после первоначального назначения задач.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Локализация больших кодовых баз с помощью LLM: Рабочий процесс разработчика для 4500 UI-ключей
Разработчик делится своим рабочим процессом локализации игры с 4500 ключами интерфейса с использованием LLM. Он обнаружил, что добавление контекста к промптам перевода и использование локальных моделей, таких как Qwen 3 8B, даёт приемлемое качество, в то время как облачные модели, такие как Claude и Gemini Pro, испытывали трудности с размером файлов и точностью.
Непрограммист создает медицинский SaaS за 3 недели с помощью Claude и Gemini: извлеченные уроки
Медицинский представитель без опыта программирования создал FastCredentials.com, платформу для управления соответствием требованиям в здравоохранении, за три недели с помощью ИИ-ассистентов для кодирования. В проекте использовались Python/Django, Gunicorn, Nginx, Stripe, WeasyPrint, SQLite и API Claude для автоматического создания контента блога.
Искусственный интеллект создает 3D-печатную перфорированную панель из ручного эскиза
Разработчик использовал Codex для преобразования ручного наброска в параметрические 3D-модели для игрушки-перфорированной доски, указав всего два размера: расстояние между отверстиями 40 мм и ширина штыря 8 мм. Репозиторий содержит Python-генераторы для семи игровых элементов, четырёх шестерёнок и печатаемых досок.
Создание персонального трекера рисковых эпизодов с помощью OpenClaw: пример rug-pull в DeFi
Пользователь Reddit, потерявший сбережения в результате мошенничества DeFi rug pull, создал с помощью OpenClaw личный трекер риск-эпизодов. Инструмент извлекает реальные данные счетов, группирует разрозненные свидетельства в единые эпизоды и отличает нормальные крупные транзакции от опасных спиралей.