Как Clawdbot координирует 6 ИИ-агентов с помощью стабильной рабочей очереди для продакшена

Команда Clawdbot поделилась архитектурой своей очереди задач, которая координирует 6 ИИ-агентов, управляющих магазином на основе искусственного интеллекта. Они обнаружили, что проблема координации оказалась сложнее, чем логика отдельных агентов, и система прошла несколько итераций, прежде чем достигла стабильности в производственной среде.

Ключевые особенности системы

Очередь задач реализует несколько важных механизмов:

• Атомарное присвоение задач: Предотвращает захват одной и той же задачи двумя агентами
• Конечный автомат: Задачи проходят состояния: ожидание → готово → выполняется → проверка → завершено
• Логика повторных попыток: 3 неудачи с экспоненциальной задержкой, затем постоянный сбой для предотвращения бесконечных циклов
• Цепочки задач: Завершение родительской задачи автоматически создаёт дочерние через поле next_tasks
• Отслеживание активности: Устаревшие присвоения (из-за сбоев агентов) автоматически сбрасываются после таймаута
• Демон-оркестратор: Опрашивает каждые 60 секунд и запускает агентов для готовых задач

Опыт эксплуатации

Команда отмечает, что обработка режимов сбоев не была очевидной, пока у них не появились реальные производственные инциденты для обучения. Они опубликовали полное описание архитектуры с уроками, полученными при эксплуатации этой системы.

Система координирует несколько агентов, работающих параллельно: агенты дизайна, кода, маркетинга и операций. Команда открыта для обсуждения компромиссов, особенно в отношении обработки режимов сбоев, которые проявились в производственном опыте.