InsForge: Открытая бэкенд-платформа для ИИ-агентов программирования

InsForge (YC P26) — это открытая бэкенд-платформа, разработанная специально для AI-агентов кода. Вместо того чтобы заставлять агентов работать с панелями управления и ручными настройками, InsForge предоставляет им CLI и навыки для выполнения всех задач бэкенда/инфраструктуры от начала до конца. Проект доступен на GitHub под лицензией Apache 2.0.
Как это работает
Агенты кода взаимодействуют с InsForge через два интерфейса:
- MCP-сервер (самостоятельный хостинг и облако): предоставляет операции InsForge в виде инструментов для любого агента, совместимого с MCP.
- CLI + Навыки (только облако): интерфейс командной строки в паре с Навыками, которые агенты вызывают напрямую из терминала.
Оба интерфейса позволяют агентам читать контекст бэкенда (документацию, схемы, логи) и настраивать примитивы (развертывать edge-функции, выполнять миграции, создавать buckets, настраивать провайдеров аутентификации).
Основные продукты
- Аутентификация — управление пользователями, аутентификация, сессии
- База данных — реляционная база данных Postgres
- Хранилище — файловое хранилище, совместимое с S3
- Model Gateway — API, совместимый с OpenAI, для нескольких LLM-провайдеров
- Edge-функции — бессерверный код на границе сети
- Вычисления (частный предварительный просмотр) — долгоживущие контейнерные сервисы
- Развертывание сайтов — сборка и развертывание сайтов
Функции для агентов
- Ветвление бэкенда: ветвление всего бэкенда (БД, аутентификация, хранилище, функции, расписания). Агенты работают в ветке, вы просматриваете изменения, сливаете или отклоняете. Вдохновлено Neon.
- Телеметрия сервера: агенты читают логи, CPU, память, диск для поиска всплесков и первопричин.
- Отладочный агент: каждый проект получает выделенного отладочного агента. Ваш агент кода задает вопросы вроде «почему деплой не удался?», отладочный агент выполняет диагностику и предлагает решения.
- Консультант по бэкенду: ежедневно сканирует ваш бэкенд на предмет проблем безопасности и производительности, предлагает исправления, отправляет вашему агенту кода.
Быстрый старт (самостоятельный хостинг)
git clone https://github.com/InsForge/InsForge.git
cd insforge
cp .env.example .env
docker compose -f docker-compose.prod.yml upЗатем откройте http://localhost:7130, чтобы подключиться к MCP-серверу. После настройки скажите своему агенту: «Я использую InsForge в качестве бэкенд-платформы».
Облачная версия доступна на insforge.dev.
Команда отмечает, что они начали InsForge, потому что ручные настройки MCP имели проблемы: инструменты предварительно загружались в контекст, большие объемы данных (>10k токенов) и отсутствие таких возможностей, как телеметрия и конфигурации. Поместив все в CLI и обучая агентов через навыки, они избежали этих проблем.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

PACT: Программная система управления для Claude Code после сбоев в работе агентов
Разработчик создал PACT (Programmatic Agent Constraint Toolkit) после трёх месяцев повторяющихся сбоев Claude Code в мобильном приложении с более чем 350 файлами. Фреймворк заменяет неисполнимые правила механическими ограничениями, которые физически блокируют нарушения через предварительные хуки перед использованием инструментов.

Пользователь OpenClaw создает навык 'feelslikeclaude' для улучшения поведения рабочего процесса агента ChatGPT.
Разработчик переключил свою настройку OpenClaw с Claude на ChatGPT и обнаружил, что ключевое различие заключается в поведении рабочего процесса, а не в стиле письма. Он создал навык clawhub под названием 'feelslikeclaude', чтобы подтолкнуть ChatGPT к лучшим привычкам выполнения задач.

Skill Seekers v3.2.0 добавляет извлечение обучающих материалов с YouTube для навыков Claude.
Skill Seekers v3.2.0 теперь извлекает контент из обучающих видео на YouTube для создания структурированных файлов SKILL.md для Claude. Инструмент использует двухэтапный рабочий процесс с улучшением ИИ для очистки результатов OCR и создания полезной документации из видеоконтента.

Разработчик тестирует Qwen3.5 27B в сравнении с более крупными моделями для локальных задач программирования.
Разработчик протестировал несколько моделей Qwen3.5 и Nemotron, обнаружив, что Qwen3.5-27B-GGUF:UD-Q6_K_XL хорошо подходит для задач разработки на существующем оборудовании с 2x RTX 3090, показывая 803 pp и 25 tg/s при контексте 256k на vast.ai.