Tycono: Открытая платформа для ИИ-агентов с организационной структурой и автономными циклами улучшений

Tycono — это открытая платформа, которая позволяет определять роли ИИ-агентов в формате YAML (CTO, инженер, QA и т.д.) и заставляет их работать вместе, следуя организационной структуре. Система была создана примерно за 3 недели с использованием Claude Code в качестве побочного проекта.

Как это работает

Вы определяете роли агентов в конфигурационных файлах YAML, указывая различные роли, такие как CTO, инженер, QA и CBO. Эти агенты не просто выполняют задачи и останавливаются — они работают с циклом надзора CEO, который проверяет результаты, спрашивает агентов высшего уровня «что можно улучшить?» и автоматически перенаправляет задачи для доработки.

Пример рабочего процесса

Получив директиву «создать пиксельную беговую игру», система продемонстрировала следующий рабочий процесс:

• CTO разработал архитектуру и разбил её на задачи
• Инженер создал основную функциональность: бег, прыжки, препятствия, жизни
• QA открыл реальный браузер Chrome и протестировал каждое столкновение
• CBO проанализировал игру и предложил «добавить систему магазина, это улучшит удержание»
• CTO принял обратную связь, переработал архитектуру, и цикл начался заново

Бизнес-перспектива CBO примечательна, потому что это то, чего не смогли бы создать чисто инженерно-ориентированные агенты.

Показатели производительности

В ночном тесте с задачей создания пиксельной беговой игры:

• Выполнено 17 раундов улучшений
• Сгенерировано 6 796 строк кода
• Сделано 43 коммита
• Выполнено 125 сессий ИИ

Система работает автономно — разработчик спал во время этого процесса.

Ключевое понимание

Каждая роль действительно мыслит по-разному: CBO видит пользователей, CTO видит архитектуру, QA ломает вещи. Это не просто 5 копий Claude — организационная структура даёт им разные перспективы и линзы, через которые они подходят к проблемам.

Начало работы

Установите с помощью: npx tycono

Вы можете поиграть в получившуюся игру по адресу: https://tycono.ai/pixel-runner.html

Исходный код доступен на GitHub: https://github.com/seongsu-kang/tycono