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

Обновления Claude Code v2.1.91: Шаблоны проектирования агентов, правила памяти и улучшения инструментов
Claude Code v2.1.91 добавляет справочное руководство по шаблонам проектирования агентов, охватывающее дизайн интерфейса инструментов, управление контекстом и стратегии кэширования. Обновление упрощает правила выбора памяти, добавляет мониторинг безопасности для отравления памяти и улучшает описания инструментов для операций Edit, ReadFile и Write.
Пакет Nvidia на 500 млрд долларов для ИИ-инфраструктуры на Уолл-стрит: что это значит
Nvidia работает с группой финансовых компаний над пакетом финансирования ИИ-инфраструктуры на сумму 500 млрд долларов. Сделка поднимает вопросы о циклическом финансировании и о том, кто понесет риски, если спрос не оправдается.

YC-Bench тестирует LLM в роли CEO стартапов, GLM-5 демонстрирует высокую рентабельность
Исследователи создали YC-Bench — бенчмарк, в котором ИИ-модели выступают в роли генеральных директоров симулированных стартапов в течение года, управляя сотрудниками, контрактами и заработной платой. GLM-5 достиг средних финальных средств в размере 1,21 млн долларов при стоимости 7,62 доллара за запуск, показав результат в пределах 5% от Claude Opus 4.6, который стоил 86 долларов за запуск.

Незадокументированная ошибка обнаружена в коде бортового компьютера Apollo 11 с использованием искусственного интеллекта и языка спецификаций.
Исследователи обнаружили ошибку блокировки ресурса в коде управления гироскопом компьютера Apollo Guidance, которая оставалась незамеченной в течение 57 лет, используя ИИ Claude и язык спецификаций Allium для анализа 130 000 строк ассемблерного кода.