Разработка команды агентов: как Google Antigravity структурирует субагентов для автономной генерации кода

Google Antigravity раскрывает архитектуру своей команды агентов
Google Antigravity опубликовал подробности о том, как он организует команду автономных агентов для создания программного обеспечения. Вместо того чтобы один агент делал всё, система использует семь специализированных типов саб-агентов, каждый из которых имеет узкие цели и ограничения. Этот шаблон актуален для OpenClaw при проектировании собственной системы саб-агентов.
Ключевые детали: семь ролей агентов
В блоге перечислены следующие типы агентов:
- Sentinel — действует как "администратор стойки регистрации". Не пишет код, не анализирует логи и не принимает технических решений. Его задача: структурировать намерения пользователя, запустить Orchestrator и контролировать общее выполнение задач.
- Orchestrator — диспетчер, только распределяющий задачи. Никогда не пишет код и не выполняет сборки. Сосредоточен на разбиении требований на этапы, запуске других специализированных саб-агентов и синтезе отчетов.
- Explorer — анализирует требования и предыдущие логи, чтобы написать формальные стратегии для Orchestrator. Сам никогда не пишет код.
- Worker — фактический кодер, который реализует стратегии, пишет код и запускает тесты.
- Reviewer — независимо проверяет изменения Worker на корректность дизайна, граничные случаи и соответствие контрактам интерфейсов.
- Critic — проводит стресс-тестирование решения, запускает состязательные тесты для поиска пробелов в покрытии.
- Auditor — независимый следователь, проверяющий подлинность и надежность сгенерированных решений.
Такая конструкция обеспечивает разделение обязанностей: каждый агент имеет узкую роль, что уменьшает дублирование и позволяет параллельную работу. Orchestrator и Explorer — чистые планировщики; Worker — только исполнитель; Reviewer, Critic и Auditor обеспечивают три различных уровня проверки.
Для кого это
Разработчики, строящие мультиагентные системы для генерации кода, особенно команды, работающие над фреймворком саб-агентов OpenClaw.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также

DMA откладывает Siri AI на iOS 27 и iPadOS 27 в ЕС — доступно на macOS и visionOS
Apple объявила, что Siri AI задерживается на iOS 27 и iPadOS 27 в ЕС из-за DMA. macOS 27 и visionOS 27 получат Siri AI в ЕС. Предложение Trusted System Agent было отклонено регулирующими органами ЕС.

Самообучаемая точная настройка на собственных ошибках повышает качество малых моделей до 80% на HumanEval
Разработчик обучил Qwen 2.5 7B на собственных самостоятельно сгенерированных парах кода, достигнув 112/164 HumanEval (+87 задач) без использования человеческих обучающих данных. Подход переносится на Llama 3.2 3B и Qwen 3 4B.

Agent SDK против Claude CLI: взгляд пользователя на практические различия
Пользователь Reddit задается вопросом о практической разнице между новым Agent SDK для Claude и использованием Claude CLI для локального подключения Opus 4.7.

Оценка представлений Show HN для шаблонов дизайна ИИ
Разработчик проанализировал 500 целевых страниц Show HN, чтобы выявить распространённые шаблоны дизайна, созданные ИИ, такие как шрифты Inter, цветные левые границы и стекломорфизм. Система оценки определила, что 21% сайтов — это «тяжёлый шлак» с 5+ шаблонами.