Tendril: Самодействующий агент, создающий и регистрирующий инструменты на лету

Tendril — это самодостаточная агентная песочница, демонстрирующая шаблон Agent Capability: модель автономно находит, создает и использует инструменты в разных сессиях. Построена на основе AWS Strands Agents SDK и Tauri.

Как это работает

Вы просите Tendril что-то сделать. Она проверяет свой реестр возможностей. Если инструмент существует — использует его. Если нет — пишет, регистрирует и выполняет его — все без запросов. В следующий раз, когда понадобится то же самое, инструмент уже будет готов.

Вы: "покажи топ историй с Hacker News"
Tendril: → searchCapabilities("fetch url hacker news") # ничего не найдено
         → registerCapability(fetch_url, code) # создает инструмент
         → execute("fetch_url", {url: "https://..."}) # запускает по имени
         → "Вот топ историй: ..."

Вы: "теперь покажи Lobsters и сравни"
Tendril: → listCapabilities() # найден: fetch_url ✓
         → execute("fetch_url", {url: "https://lobste.rs"}) # запускает — без пересборки

Реестр растет с использованием. Каждая новая сессия умнее предыдущей.

Конфигурация агента

Ядро Tendril — это агент Strands всего с тремя базовыми инструментами:

import { Agent } from '@strands-agents/sdk';
import { BedrockModel } from '@strands-agents/sdk/models/bedrock';

const agent = new Agent({
  model: new BedrockModel({ modelId: '...', region: '...' }),
  systemPrompt: TENDRIL_SYSTEM_PROMPT(workspacePath),
  printer: nullPrinter,
  tools: [
    listCapabilities(registry),
    registerCapability(registry),
    executeCode(registry, workspacePath, config),
  ],
});

Правила системного промпта

Системный промпт обеспечивает автономное поведение:

• Вызывайте searchCapabilities(query), чтобы проверить, существует ли подходящий инструмент
• Если найден: вызывайте loadTool(name), затем execute(code, args)
• Если НЕ найден: вы ОБЯЗАНЫ создать инструмент самостоятельно
• НИКОГДА не спрашивайте «хотите, я создам инструмент?» — просто создавайте
• Если инструмент не сработал, читайте ошибку, исправляйте код и повторяйте попытку
• НИКОГДА не отвечайте из обучающих данных, если с помощью инструмента можно получить актуальную информацию

Архитектура

┌─────────────────────────────────────────┐
│ Tauri Shell (Rust)                      │
│  ACP Host ──stdin/stdout──► Agent      │
│  (acp.rs)          NDJSON    (Node.js SEA)│
│  Events ◄── session/update ──┘          │
│  (events.rs)                            │
│  Tauri Events ──► React Frontend        │
│  (TailwindCSS v4)                       │
└─────────────────────────────────────────┘

Agent internals: Strands SDK ── BedrockModel ── Claude
│ 4 bootstrap tools
┌────┴────┐
│ Registry │ ←→ index.json + tools/*.ts
└─────────┘
┌────┴────┐
│ Sandbox │ ←→ Deno subprocess (sandboxed)

Агентский цикл выполняется внутри agent.stream() и связывается с протоколом ACP, отправляя фазы think, act и observe в интерфейс.

Решение проблемы «слишком много инструментов»

Большинство агентных фреймворков выдают модели большой набор инструментов и надеются, что она выберет правильный. Tendril переворачивает подход — модель всегда видит ровно три инструмента. Она ищет в реестре, создает то, что нужно, и реестр со временем растет. Поверхность инструментов не меняется; меняются возможности.