Фермер, выращивающий чеснок, создал систему ИИ-агентов на 19 тысяч строк кода на смартфоне Android.

Среда разработки и система

Фермер, выращивающий чеснок, из провинции Кёнсан в Южной Корее, разработал систему AI-агента под названием "garlic-agent", используя только Android-смартфон с терминальным приложением Termux. Система состоит из 19 260 строк кода на Python (что подтверждено запросами к нескольким AI для подсчёта) и запускает сложные скрипты автоматизации на собственном языке программирования.

Система переключается между несколькими AI-провайдерами, включая Gemini, Groq и NVIDIA, сохраняет контекст в SQLite и полностью работает на мобильном устройстве. Фермер описывает её как "личный проект в эпоху AI", разработанный без использования ПК.

Методология рабочего процесса

Весь процесс разработки строится вокруг ручных операций копирования-вставки. Рабочий процесс следует такой схеме:

• Попросить Claude "проанализировать состояние проекта"
• Claude генерирует диагностический скрипт
• Вручную скопировать скрипт (нажать и удерживать пальцем)
• Переключиться в Termux, вставить и выполнить
• Скопировать результаты
• Вернуться к Claude, вставить результаты для анализа
• Claude генерирует скрипты исправлений
• Повторить цикл копирования-вставки-выполнения

Фермер сообщает, что выполняет этот цикл "тысячи раз в день" и поддерживает этот рабочий процесс в ходе "десятков тысяч диалогов" с AI-системами.

Разделение ролей AI

Система использует три основные AI-роли:

• Внешний анализ - Claude: Диагностирует код извне проекта, генерирует диагностические скрипты, но не может выполнять код напрямую. Требует ручного вмешательства для запуска скриптов в Termux.
• Внутреннее выполнение - Gemini: Работает как API AI внутри garlic-agent, читает файлы, выполняет команды и возвращает результаты. Имеет внутренние знания о кодовой базе благодаря ежедневной работе.
• Человеческое связующее звено: Фермер выступает в роли промежуточного звена между Claude (в веб-браузере) и Gemini (в Termux), передавая результаты между обеими сторонами, доставляя вопросы и принимая решения при конфликтах суждений AI.

Управление контекстом

Для управления несколькими AI-сессиями фермер присваивает псевдонимы-номера в конце каждого ответа (например, analysis21, analysis22, analysis23). Это помогает различать разные экземпляры AI при управлении десятками окон чата. Когда один AI оставляет запись в CHANGELOG, следующий AI читает её и принимает эстафету, обеспечивая согласованность контекста.

Запись передачи выросла до 10 730 строк за примерно полтора месяца работы. Фермер подчёркивает, что этот уровень управления контекстом "невозможно объяснить" и рекомендует испытать его на собственном опыте.

Практическая реализация

Система работает непрерывно — фермер возвращается с чесночных полей, включает экран телефона и продолжает с того места, где остановился. Разработка ведётся во время перерывов при копке чеснока и после обеда. Фермер отмечает, что хотя AI помнит контекст (устраняя необходимость в человеческой памяти), процесс требует "очень много человеческого участия в каждый момент".

Фермер прямо заявляет, что не доверяет только AI: "Я доверяю только своей интуиции и внутреннему чутью. Автономный AI-агент? Осмелюсь сказать. Точная работа ещё далека. Я создаю эту систему не для планирования путешествий."