⚡️Статья на хабре: AI Software Engineering: От хаоса Vibe Coding к системной разработке с AI-агентами (введение в меморибанк)
Я - соавтор, с Дмитрием @filippov_dm
https://habr.com/ru/articles/934806/
#link
@deksden_notes
Я - соавтор, с Дмитрием @filippov_dm
https://habr.com/ru/articles/934806/
#link
@deksden_notes
Хабр
AI Software Engineering: От хаоса Vibe Coding к системной разработке с AI-агентами
Введение: В мире разработки программного обеспечения происходит фундаментальная революция. Мы стоим на пороге перелома в самом подходе к созданию кода : от традиционного программирования, где...
🔥10👍5❤2
🔥 Субагенты в Claude Code
1/5
Решил написать обзор фишки субагентов в Claude Code (далее - сокращаем до общепринятого СС).
⏳ История вопроса уходит к первому публичному релизу СС. В ту пору субагенты были "обычным" инструментом Task - так он указывался в интерфейсе, но в исходном коде они сразу были названы AgentTool. Давайте для ясности далее будем называть его задачей (именно так, не субагентом или агентом, - почему объясню далее).
Это был простой инструмент: основной агент (будем дальше для ясности называть его **оркестратором**), это тот, с которым вы непосредственно общаетесь интерактивным чатом, вызывает инструмент Task, передаёт ему "задание" (промпт). Далее задача работает в отдельном контексте самостоятельно и возвращет результат оркестратору. В ходе работы задачи в интерфейсе СС мы видим некие сообщения о происходящих действиях, и все это пишется в json в сессию. Если есть желание почитать подробнее - можно использовать инструменты типа Claudia.
#post
(продолжение: https://t.me/deksden_notes/17)
1/5
Решил написать обзор фишки субагентов в Claude Code (далее - сокращаем до общепринятого СС).
⏳ История вопроса уходит к первому публичному релизу СС. В ту пору субагенты были "обычным" инструментом Task - так он указывался в интерфейсе, но в исходном коде они сразу были названы AgentTool. Давайте для ясности далее будем называть его задачей (именно так, не субагентом или агентом, - почему объясню далее).
Это был простой инструмент: основной агент (будем дальше для ясности называть его **оркестратором**), это тот, с которым вы непосредственно общаетесь интерактивным чатом, вызывает инструмент Task, передаёт ему "задание" (промпт). Далее задача работает в отдельном контексте самостоятельно и возвращет результат оркестратору. В ходе работы задачи в интерфейсе СС мы видим некие сообщения о происходящих действиях, и все это пишется в json в сессию. Если есть желание почитать подробнее - можно использовать инструменты типа Claudia.
#post
(продолжение: https://t.me/deksden_notes/17)
Telegram
DEKSDEN notes
🔥 Субагенты в Claude Code
Простой пример с картинками - оркестратор и задача
2/5
Давайте рассмотрим простой с картинками - запустили СС, попросили промптом выполнить некую задачу и СС запускает инструмент Task (1). Можно увидеть что в ui действия задачи…
Простой пример с картинками - оркестратор и задача
2/5
Давайте рассмотрим простой с картинками - запустили СС, попросили промптом выполнить некую задачу и СС запускает инструмент Task (1). Можно увидеть что в ui действия задачи…
1🔥3👍2
🔥 Субагенты в Claude Code
Простой пример с картинками - оркестратор и задача
2/5
Давайте рассмотрим простой с картинками - запустили СС, попросили промптом выполнить некую задачу и СС запускает инструмент Task (1). Можно увидеть что в ui действия задачи с инструментами отражаются, далее инструмент завершает работу, и отдаёт результат оркестратору, и оркестратор распоряжается ими в своём контексте. В нашем случае - сообщает пользователью (2). Обратите внимание что задача работала довольно долго, даже по такому несложному запросу.
"Под капотом" происходит все немного более многословно - запустив Claudia и проанализировав сессию, можно увидеть запуск инструмента задачи, увидеть промпт от оркестратора, на английском кстати (3).
Следом начинается лог работы задачи, запуск инструментов (4).
Последнеё сообщение в сессии работы задачи это резюме работы. Именно оно возвращается оркестратору, который его использует в своём контексте (5). Видно, что задача работала на английском, а оркестратор - на русском. И по языку явно видно что итоговое сообщение пользователю было сформировано именно оркестратором, но на основании информации от задачи.
Для просмотра сессии использована Claudia
#post
Простой пример с картинками - оркестратор и задача
2/5
Давайте рассмотрим простой с картинками - запустили СС, попросили промптом выполнить некую задачу и СС запускает инструмент Task (1). Можно увидеть что в ui действия задачи с инструментами отражаются, далее инструмент завершает работу, и отдаёт результат оркестратору, и оркестратор распоряжается ими в своём контексте. В нашем случае - сообщает пользователью (2). Обратите внимание что задача работала довольно долго, даже по такому несложному запросу.
"Под капотом" происходит все немного более многословно - запустив Claudia и проанализировав сессию, можно увидеть запуск инструмента задачи, увидеть промпт от оркестратора, на английском кстати (3).
Следом начинается лог работы задачи, запуск инструментов (4).
Последнеё сообщение в сессии работы задачи это резюме работы. Именно оно возвращается оркестратору, который его использует в своём контексте (5). Видно, что задача работала на английском, а оркестратор - на русском. И по языку явно видно что итоговое сообщение пользователю было сформировано именно оркестратором, но на основании информации от задачи.
Для просмотра сессии использована Claudia
#post
1👍3🔥2✍1
🔥 Субагенты в Claude Code
3/5
Продолжим.
Что нам дал инструмент "задача"? Уже стало неплохо за счёт важного свойства - самостоятельного контекста задачи. Можно было делать длинные сессии работы оркестратора, промптом заставляя вести основную работу внутри задач. В результате последовательные линейные воркфлоу даже из значительного количества шагов выполнялис в челом неплохо. Можно было довести длительность сессии работы оркестратора до десятков минут, а самые талантливые умудрялись "выжимать" часы! Это важно, потому что время отражает количество сделанной полезной работы.
Какие были подводные камни? Их было несколько:
- управление работой инструмента "задача" осуществлялось оркестратором, и полностью зависело от него; когда у оркестратора в контексте было много информации, происходила деградация внимания, и он уже не мог внимательно и с требуемыми деталями прописывать задачи.
- задача наследовала от родительского процесса инструменты, и нельзя было настроить инструменты, доступные отдельной "задаче", в результате чего аналитические или поисковые задачи работали в контексте с им абсолютно не нужным условным менеджером БД postgres.
- работа всей системы (оркестратора и задач) велась с выбранной моделью
☑️ Резюмируем проблемы: точность промпта, контекст инструментов, модель.
Что мы могли видеть в работе, симптомы проблем? При попытках прописать "навороченный" flow оркестратору на поздних шагах происходила некоторая деградация внимания оркестратора, и он мог "забыть" указать важные вещи. Далее: убедить оркестратора писать длиныне подробные промпты почти невозможно: они выходят краткие и без требуемых деталей. Далее: оркестратор может заниматься "самодеятельностью" и добавлять в промпт чего то "от себя" в зависимости от полученного контекста. Например, задача поиска информации могла потом чего то этой информацией обновить, если оркестратору показалось что это актуально.
#post
3/5
Продолжим.
Что нам дал инструмент "задача"? Уже стало неплохо за счёт важного свойства - самостоятельного контекста задачи. Можно было делать длинные сессии работы оркестратора, промптом заставляя вести основную работу внутри задач. В результате последовательные линейные воркфлоу даже из значительного количества шагов выполнялис в челом неплохо. Можно было довести длительность сессии работы оркестратора до десятков минут, а самые талантливые умудрялись "выжимать" часы! Это важно, потому что время отражает количество сделанной полезной работы.
Какие были подводные камни? Их было несколько:
- управление работой инструмента "задача" осуществлялось оркестратором, и полностью зависело от него; когда у оркестратора в контексте было много информации, происходила деградация внимания, и он уже не мог внимательно и с требуемыми деталями прописывать задачи.
- задача наследовала от родительского процесса инструменты, и нельзя было настроить инструменты, доступные отдельной "задаче", в результате чего аналитические или поисковые задачи работали в контексте с им абсолютно не нужным условным менеджером БД postgres.
- работа всей системы (оркестратора и задач) велась с выбранной моделью
☑️ Резюмируем проблемы: точность промпта, контекст инструментов, модель.
Что мы могли видеть в работе, симптомы проблем? При попытках прописать "навороченный" flow оркестратору на поздних шагах происходила некоторая деградация внимания оркестратора, и он мог "забыть" указать важные вещи. Далее: убедить оркестратора писать длиныне подробные промпты почти невозможно: они выходят краткие и без требуемых деталей. Далее: оркестратор может заниматься "самодеятельностью" и добавлять в промпт чего то "от себя" в зависимости от полученного контекста. Например, задача поиска информации могла потом чего то этой информацией обновить, если оркестратору показалось что это актуально.
#post
1🔥5👍2✍1
🔥 Субагенты в Claude Code
4/5
🤖 Субагенты
Так мы жили до версии 1.0.60, в которой появились "Sub-Agents" - субагенты. В этой версии добавлены принципиально важные дополнения к функциональности субагентов:
- теперь мы можем объявлять разные типы субагентов в специальной папке "agents" конфигурации (для проекта или на уровне системного пользователя);
- указываем модель, которая будет использована для субагента: opus/sonnet/haiku
- указываем набор инструментов, доступный субагенту
- для визуальной индикации запуска субагента в UI можно указать цвет
‼️ Чем принципиально важны нововведения? ☝️
Отдельный системный промпт кардинально решает проблему качества работы субагента: он получает свои собственные, чётко определённые и с гарантией попадающие ему инструкции. Больше нет необходимости требовать от оркестратора прописывать какие то детали задания субагенту - эти детали можно просто внести в промпт субагента. Теперь можно с высокой точностью собрать контекст под задачу! Это решает проблему "забывания" и игнорирования инструкций, генерации кода с ошибками, и подобное.
Далее - указание модели. Теперь стало возможным задачи планирования и анализа проводить "более умной" моделью opus, а непосредственное написание кода - дефолтным Sonnet. А простые задачи делегировать быстрому haiku. Удобно, и дополнительно повышает качество работы!
Определения инструментов позволяют дополнительно настроить контекст субагента, выключив ненужные ему инструменты, или, наоборот, подключив нужные MCP.
В результате мы получили возможность очень точной настройки процессов, построенных на субагентах. Качество работы звсей системы аметно повысилось, особенно при выполнении сложных workflow с многими этапами.
▶️ Как происходит выбор агента? Когда СС необходимо запустить субагента, система смотрит список доступных ей агентов. В зависимости от контекста команды запуска, по описаниям субагентов выбирается нужный. Стартуется субагент с указанием нужной модели и инструментов, ему загружается его системный промпт, а также задание оркестратора, и субагент приступает к работе.
▶️ Чем "субагент" отличается от "задачи"? Задача не кастомизируется - нет отдельного промпта, только промпт от оркестратора. Нет выбора модели или инструментов. Технически "под капотом" это один и тот же инструмент agentTool, но возможности кастомизации субагентов выводят их на новый уровень, делая заметной инновацией.
#post
4/5
🤖 Субагенты
Так мы жили до версии 1.0.60, в которой появились "Sub-Agents" - субагенты. В этой версии добавлены принципиально важные дополнения к функциональности субагентов:
- теперь мы можем объявлять разные типы субагентов в специальной папке "agents" конфигурации (для проекта или на уровне системного пользователя);
- указываем модель, которая будет использована для субагента: opus/sonnet/haiku
- указываем набор инструментов, доступный субагенту
- для визуальной индикации запуска субагента в UI можно указать цвет
‼️ Чем принципиально важны нововведения? ☝️
Отдельный системный промпт кардинально решает проблему качества работы субагента: он получает свои собственные, чётко определённые и с гарантией попадающие ему инструкции. Больше нет необходимости требовать от оркестратора прописывать какие то детали задания субагенту - эти детали можно просто внести в промпт субагента. Теперь можно с высокой точностью собрать контекст под задачу! Это решает проблему "забывания" и игнорирования инструкций, генерации кода с ошибками, и подобное.
Далее - указание модели. Теперь стало возможным задачи планирования и анализа проводить "более умной" моделью opus, а непосредственное написание кода - дефолтным Sonnet. А простые задачи делегировать быстрому haiku. Удобно, и дополнительно повышает качество работы!
Определения инструментов позволяют дополнительно настроить контекст субагента, выключив ненужные ему инструменты, или, наоборот, подключив нужные MCP.
В результате мы получили возможность очень точной настройки процессов, построенных на субагентах. Качество работы звсей системы аметно повысилось, особенно при выполнении сложных workflow с многими этапами.
▶️ Как происходит выбор агента? Когда СС необходимо запустить субагента, система смотрит список доступных ей агентов. В зависимости от контекста команды запуска, по описаниям субагентов выбирается нужный. Стартуется субагент с указанием нужной модели и инструментов, ему загружается его системный промпт, а также задание оркестратора, и субагент приступает к работе.
▶️ Чем "субагент" отличается от "задачи"? Задача не кастомизируется - нет отдельного промпта, только промпт от оркестратора. Нет выбора модели или инструментов. Технически "под капотом" это один и тот же инструмент agentTool, но возможности кастомизации субагентов выводят их на новый уровень, делая заметной инновацией.
#post
1🔥4👍2🕊1🏆1
🔥 Субагенты в Claude Code
5/5
🏁 ИТОГИ
Система работы с субагентами в СС получила неплохое развитие в последнее время. Спасибо антропикам за продуманный дизайн системы и сделанные важные улучшения, они довольно полезные.
Какие остались ограничения? Пока "глубина" вызова субагентов - два элемента. То есть работает схема "оркестратор" - "субагент", но нельзя делать вызов "Оркестратор" - "субагент" - "субагент". То есть, если вы в вашем воркфлоу вызовете другой воркфлоу на субагентах, это не заработает, потому что субагенты другого воркфлоу не смогут запуститься.
В итоге, построить процессы классическим функциональным подходом не выходит. Однако "вызов" процесса можно сделать в inline стиле, когда мы инструктируем агента перейти к указанному процессу, а по завершении - продолжить с места вызова. Для "надёжности" можно прописать "возврат" к месту вызова как задачу в TodoWrite. В итоге работают и "подпрограммы", хотя и способ немного хлопотный, требует внимательного промптинга и отладки при первых запусках.
Ограничения вложенных вызовов - оно в дизайне, а не техническое. Можно предположить что ограничение вызвано желанием предотвратить рекурсивные вызовы неясной глубины, которые могут случиться из за неполной детерминированности агентского процесса. Все таки - это не код, который выполняется всегда одинаково, в агентских процессах возможны варианты. Однако в будущем возможно изменение этого подхода и/или появление механизмов контроля. Думаю, необходима практика - давайте её получать!
#post
␄
5/5
🏁 ИТОГИ
Система работы с субагентами в СС получила неплохое развитие в последнее время. Спасибо антропикам за продуманный дизайн системы и сделанные важные улучшения, они довольно полезные.
Какие остались ограничения? Пока "глубина" вызова субагентов - два элемента. То есть работает схема "оркестратор" - "субагент", но нельзя делать вызов "Оркестратор" - "субагент" - "субагент". То есть, если вы в вашем воркфлоу вызовете другой воркфлоу на субагентах, это не заработает, потому что субагенты другого воркфлоу не смогут запуститься.
В итоге, построить процессы классическим функциональным подходом не выходит. Однако "вызов" процесса можно сделать в inline стиле, когда мы инструктируем агента перейти к указанному процессу, а по завершении - продолжить с места вызова. Для "надёжности" можно прописать "возврат" к месту вызова как задачу в TodoWrite. В итоге работают и "подпрограммы", хотя и способ немного хлопотный, требует внимательного промптинга и отладки при первых запусках.
Ограничения вложенных вызовов - оно в дизайне, а не техническое. Можно предположить что ограничение вызвано желанием предотвратить рекурсивные вызовы неясной глубины, которые могут случиться из за неполной детерминированности агентского процесса. Все таки - это не код, который выполняется всегда одинаково, в агентских процессах возможны варианты. Однако в будущем возможно изменение этого подхода и/или появление механизмов контроля. Думаю, необходима практика - давайте её получать!
#post
␄
1👍7🔥5
Google Jules : фонтан новостей августа 2025
Буквально за короткое время у нас фонтан новостей от jules.
Первая, и самая важная: julse теперь не бэта! У нас релиз!
из хорошего: бесплатные задачи не отменили, они остаются. Коммерческие планы привязаны к AI подписке (Pro/Ultra). Higher access to the latest model (starting with Gemini 2.5 Pro)
* Jules (free): 15 daily tasks, 3 concurrent
* Jules (pro subs): 100 daily, 15 concurrent
* Jules (ultra subs): 300 daily, 60 concurrent
Из интересного: для pro/ultra туманно сказано что Higher access to the latest model (starting with Gemini 2.5 Pro). Намёк на 3.0?))
И технические улучшения:
* bun runtime добавлен
* теперь можно делать не просто branch с результатами работы, а сразу PR
* для старта задач позволяют делать снэпшоты окружения после скрипта инициализации - старт задач более быстрый
* интегрировали playwright в стандартный образ VM (!!!) и теперь можно обсуждать скриншоты и в целом проводить полноценные e2e тесты
* добавлен агент-критик (!!!) и теперь весь сгенерированный код проходит такое вот ревью; значит когда я добавляю в каждый процесс этап ревью, это вполне принятый подход;
* интерактивное планирование: задачу можно запустить в режиме обсуждения плана - важно когда план может быть не совсем очевидным для агента, и он готов его с вами обсудить в чате до утверждения;
добавили поиск к агенту: он ищет документацию, сниппеты кода и подходы к решению каких то задач! реально усиливает работу с последними версями библиотек, которые могут быть не знакомы модели;
Мощное развитие технологии! Jules радует значительно сильнее Gemini CLI. Когда же api для встраивания его в свой pipeline?
https://jules.google/docs/changelog
#news
Буквально за короткое время у нас фонтан новостей от jules.
Первая, и самая важная: julse теперь не бэта! У нас релиз!
из хорошего: бесплатные задачи не отменили, они остаются. Коммерческие планы привязаны к AI подписке (Pro/Ultra). Higher access to the latest model (starting with Gemini 2.5 Pro)
* Jules (free): 15 daily tasks, 3 concurrent
* Jules (pro subs): 100 daily, 15 concurrent
* Jules (ultra subs): 300 daily, 60 concurrent
Из интересного: для pro/ultra туманно сказано что Higher access to the latest model (starting with Gemini 2.5 Pro). Намёк на 3.0?))
И технические улучшения:
* bun runtime добавлен
* теперь можно делать не просто branch с результатами работы, а сразу PR
* для старта задач позволяют делать снэпшоты окружения после скрипта инициализации - старт задач более быстрый
* интегрировали playwright в стандартный образ VM (!!!) и теперь можно обсуждать скриншоты и в целом проводить полноценные e2e тесты
* добавлен агент-критик (!!!) и теперь весь сгенерированный код проходит такое вот ревью; значит когда я добавляю в каждый процесс этап ревью, это вполне принятый подход;
* интерактивное планирование: задачу можно запустить в режиме обсуждения плана - важно когда план может быть не совсем очевидным для агента, и он готов его с вами обсудить в чате до утверждения;
добавили поиск к агенту: он ищет документацию, сниппеты кода и подходы к решению каких то задач! реально усиливает работу с последними версями библиотек, которые могут быть не знакомы модели;
Мощное развитие технологии! Jules радует значительно сильнее Gemini CLI. Когда же api для встраивания его в свой pipeline?
https://jules.google/docs/changelog
#news
🔥5
Grok 4 в доступе
Что конкуренция животворящая делает! Теперь Grok4 доступен без подписки
https://grok.com/
#news
@deksden_notes
Что конкуренция животворящая делает! Теперь Grok4 доступен без подписки
https://grok.com/
#news
@deksden_notes
🔥4
⚡️ Агентные процессы (Agentic Workflows) в Claude Code
1/2
Давайте поговорим о такой интересной штуке, как агентные процессы (workflows).
⚙️ Что такое агентные процессы (agentic workflows)?
Их важно отличать от обычных алгоритмических процессов:
· агентные процессы - это промпты для ИИ агентов, которые описывают некую последовательность действий
· исполняет эти процессы ИИ агент, мы используем Claude Code
· агентные процессы по своей структуре могут быть очень похожи на обычные алгоритмы - шаги, условные ветвления, циклы, "вызовы" других процессов, вызовы внешних команд
· суть агентского процесса - в возможности использования логики ИИ модели в процессе непосредственно;
· нечеткая логика ИИ является и самым сильным преимуществом, и важной особенностью процессов, с которой надо работать
Использование этого подхода позволяет быстро собирать очень сложные системы, которые задействуют потенциал моделей и позволяют определять процессы, выполняющиеся часами.
❓ Как это сделать? Четких правил нет, я могу лишь обобщить практику, которую я использую. Уверен, что можно и нужно что то делать иначе, лучше, правильнее - но расскажу как я понимаю на сейчас.
⚠️ Важно: это мое субъективное мнение, которое совсем не претендует на правду, лишь резюмирует практику.
Паттерны и приемы для работы с агентными процессами
Я храню описание процессов в memory bank проекта в отдельной папке (wfs/) в виде md файлов. Чтобы запустить процесс, есть кастомная слеш команда, которая инструктирует агента прочитать некий файл и следовать инструкциям в нем.
1️⃣ Концепция "файлы-роутеры". Это такой md файл, инструкции в котором направляют агента для чтения других файлов, там буквально написано так: "Если (некое условие), то нужно прочитать файл (ссылка на файл) и выполнить инструкции в нем".
Я использую этот прием для маршрутизации инструкции пользователя к нужному процессу. Если все процессы записать в один файл и "вызывать" нужный, то помимо "забивания" контекста ненужными в данный момент процессами, происходит размывание внимания и агент может отвлекаться на инструкции из других процессов или просто терять внимание на обработку ненужной информации.
Поэтому цепочка "центральный роутер -> роутер группы процессов -> процесс" это стандарт в моем мемори банке. Пример: "index.md -> wf-dev -> wf-dev-1" запускает мой процесс "проработка эпика/фичи".
2️⃣ Концепция "mermaid схемы процесса".
Интересный факт: модели лучше понимают "язык" диаграмм mermaid для описания последовательности действий, чем текстовое описание. Впрочем, если подумать, - это логично: диаграмма короче, нагляднее, структурно построена, следует определенному синтаксису. Видимо, обучающие выборки моделей включали изрядное количество диаграмм в md файлах - а это преимущественно mermaid.
Мы можем использовать диаграммы для описания процесса: просто попросите агента вам ее сделать по тексту. Может быть вы удивитесь что она "не такая" - а на самом деле я пару раз так отлавливал недостаточно ясные формулировки в процессах (дело касалось циклов).
Идеальный вариант, если агент проставит вам для каждого шага процесса уникальный идентификатор (для wf-dev-1 у меня шаги это DEV1-1, DEV1-2, и так далее). Идентифкация шага вносит дополнительную ясность модели.
3️⃣ Вызов субагента
Самая важная часть вашего процесса. Я ВСЕГДА сейчас строю даже несложные процессы как взаимодействие центрального агента (всегда называю его оркестратором) и субагента. Почему? Экономия контекста, изоляция от спама результатами тулколов в центральный контекст. Задача оркестратора - только следить за выполнением основного процесса, а шаги мы все выполняем в субагентах.
Если для шага требуется формировать специфический контекст - то делается специальный агент под такую задачу, для которого прописываем специфический промпт. Задача оркестратора - только передать то, с чем работаем. А "КАК" работать - специализированный агент уже знает сам.
... (продолжение: https://t.me/deksden_notes/28)
#post
@deksden_notes
1/2
Давайте поговорим о такой интересной штуке, как агентные процессы (workflows).
⚙️ Что такое агентные процессы (agentic workflows)?
Их важно отличать от обычных алгоритмических процессов:
· агентные процессы - это промпты для ИИ агентов, которые описывают некую последовательность действий
· исполняет эти процессы ИИ агент, мы используем Claude Code
· агентные процессы по своей структуре могут быть очень похожи на обычные алгоритмы - шаги, условные ветвления, циклы, "вызовы" других процессов, вызовы внешних команд
· суть агентского процесса - в возможности использования логики ИИ модели в процессе непосредственно;
· нечеткая логика ИИ является и самым сильным преимуществом, и важной особенностью процессов, с которой надо работать
Использование этого подхода позволяет быстро собирать очень сложные системы, которые задействуют потенциал моделей и позволяют определять процессы, выполняющиеся часами.
❓ Как это сделать? Четких правил нет, я могу лишь обобщить практику, которую я использую. Уверен, что можно и нужно что то делать иначе, лучше, правильнее - но расскажу как я понимаю на сейчас.
⚠️ Важно: это мое субъективное мнение, которое совсем не претендует на правду, лишь резюмирует практику.
Паттерны и приемы для работы с агентными процессами
Я храню описание процессов в memory bank проекта в отдельной папке (wfs/) в виде md файлов. Чтобы запустить процесс, есть кастомная слеш команда, которая инструктирует агента прочитать некий файл и следовать инструкциям в нем.
1️⃣ Концепция "файлы-роутеры". Это такой md файл, инструкции в котором направляют агента для чтения других файлов, там буквально написано так: "Если (некое условие), то нужно прочитать файл (ссылка на файл) и выполнить инструкции в нем".
Я использую этот прием для маршрутизации инструкции пользователя к нужному процессу. Если все процессы записать в один файл и "вызывать" нужный, то помимо "забивания" контекста ненужными в данный момент процессами, происходит размывание внимания и агент может отвлекаться на инструкции из других процессов или просто терять внимание на обработку ненужной информации.
Поэтому цепочка "центральный роутер -> роутер группы процессов -> процесс" это стандарт в моем мемори банке. Пример: "index.md -> wf-dev -> wf-dev-1" запускает мой процесс "проработка эпика/фичи".
2️⃣ Концепция "mermaid схемы процесса".
Интересный факт: модели лучше понимают "язык" диаграмм mermaid для описания последовательности действий, чем текстовое описание. Впрочем, если подумать, - это логично: диаграмма короче, нагляднее, структурно построена, следует определенному синтаксису. Видимо, обучающие выборки моделей включали изрядное количество диаграмм в md файлах - а это преимущественно mermaid.
Мы можем использовать диаграммы для описания процесса: просто попросите агента вам ее сделать по тексту. Может быть вы удивитесь что она "не такая" - а на самом деле я пару раз так отлавливал недостаточно ясные формулировки в процессах (дело касалось циклов).
Идеальный вариант, если агент проставит вам для каждого шага процесса уникальный идентификатор (для wf-dev-1 у меня шаги это DEV1-1, DEV1-2, и так далее). Идентифкация шага вносит дополнительную ясность модели.
3️⃣ Вызов субагента
Самая важная часть вашего процесса. Я ВСЕГДА сейчас строю даже несложные процессы как взаимодействие центрального агента (всегда называю его оркестратором) и субагента. Почему? Экономия контекста, изоляция от спама результатами тулколов в центральный контекст. Задача оркестратора - только следить за выполнением основного процесса, а шаги мы все выполняем в субагентах.
Если для шага требуется формировать специфический контекст - то делается специальный агент под такую задачу, для которого прописываем специфический промпт. Задача оркестратора - только передать то, с чем работаем. А "КАК" работать - специализированный агент уже знает сам.
... (продолжение: https://t.me/deksden_notes/28)
#post
@deksden_notes
Telegram
DEKSDEN notes
⚡️ Агентные процессы (Agentic Workflows) в Claude Code
2/2
( ... начало тут: https://t.me/deksden_notes/27 )
4️⃣ "Вызовы" процессов
Если нам нужно сделать "вызов" какого либо процесса в Claude Code, то я уже писал - сейчас существуют ограничения. Возможен…
2/2
( ... начало тут: https://t.me/deksden_notes/27 )
4️⃣ "Вызовы" процессов
Если нам нужно сделать "вызов" какого либо процесса в Claude Code, то я уже писал - сейчас существуют ограничения. Возможен…
👍5🔥1
⚡️ Агентные процессы (Agentic Workflows) в Claude Code
2/2
( ... начало тут: https://t.me/deksden_notes/27 )
4️⃣ "Вызовы" процессов
Если нам нужно сделать "вызов" какого либо процесса в Claude Code, то я уже писал - сейчас существуют ограничения. Возможен только вариант "Оркестратор" - "Субагент", вариант "Оркестратор" - "Субагент" - "Субагент" уже не поддерживается. Поэтому попытка использовать субагента как "подпрограмму" не работает, потому что субагент лишается возможности вызова инструментов.
Зато "goto" к какому то процессу можно сделать легко, просто сказав "А теперь продолжай с процесса Х".
Что, если нам нужно не "goto", а имитация "вызова" процесса с возвратом в исходную точку? тут надо имитировать "стек", путем дополнительного инструктирования. В простых ситуациях, когда мы не очень ожидаем что оркестратор "забудет" наши инструкции, можно просто сказать "выполни процесс Х и после его завершения вернись и продолжай с этого места". Но есть нюанс: контекст. После выполнения процесса из за длительности и загрузки контекста, инструкция "возврата" может быть забыта.
Можно попробовать имитировать "стек" путем создания специального файла md с текущим контекстом - куда мы попросим оркестратора записать где мы сейчас находимся, какая текущая задача, какой процесс мы выполняем, что важное для нее надо помнить, что нужно делать следом. И инструктируем "выполни процесс Х и после его завершения прочитай файл Y и следуй инструкциям в нем".
В общем, с "вызовами" процессов - это исключительно творчество, в ожидании снятия ограничений на более надежные способы организации flow.
5️⃣ Внешние скрипты
Важно понимать - у моделей есть свои ограничения. Им сложно выполнять детерминированную работу (прочитать 300 файлов, из них убрать 5 файлов по некоему критерию, остальные переместить в другую папку). Но иногда в процессах есть необходимость такие активности делать.
Тут не нужно забывать о возможности легко вызвать любой внешний скрипт. Например, typescript-программу через tsx. Модель мало того, что может вызвать скрипт. Она вполне разумно и гибко может отреагировать на результаты его выполнения. А если вспомнить, что модель предварительно может написать код - то возможности и гибкость такого сетапа сложно недооценить.
✨ Что можно делать агентными процессами
"Много чего" (ц)
Агентные процессы дают огромную гибкость в быстром создании достаточно сложных процессов, которые традиционными алгоритмами делать намного дольше.
Например, у меня недавно задача создания ETL системы импорта пачками docx, pdf, xlsx, xls, img (всех видов), с OCR, извлечения из них сущностей (смыслов), промежуточное накопление этих сущностей, презентация их пользователю, трансформация в иную логику структурирования с презентацией этой логики пользователю и наконец сохранение "в другом формате" итоговой документации, но со ссылками на "источники" - все это заняло у меня чуть больше полдня. А теперь оцените сколько нужно времени чтобы написать код, решающий такие задачи. Фактически, просто за счет формирования чистой логики этого процесса с минимальным ее структурированием уже получена система, которая делает работу.
🏅 Мораль: агентные процессы - прикольная и мощная штука
Upd:
- Нюансы загрузки списка агентов: https://t.me/deksden_notes/29
␄
#post
@deksden_notes
2/2
( ... начало тут: https://t.me/deksden_notes/27 )
4️⃣ "Вызовы" процессов
Если нам нужно сделать "вызов" какого либо процесса в Claude Code, то я уже писал - сейчас существуют ограничения. Возможен только вариант "Оркестратор" - "Субагент", вариант "Оркестратор" - "Субагент" - "Субагент" уже не поддерживается. Поэтому попытка использовать субагента как "подпрограмму" не работает, потому что субагент лишается возможности вызова инструментов.
Зато "goto" к какому то процессу можно сделать легко, просто сказав "А теперь продолжай с процесса Х".
Что, если нам нужно не "goto", а имитация "вызова" процесса с возвратом в исходную точку? тут надо имитировать "стек", путем дополнительного инструктирования. В простых ситуациях, когда мы не очень ожидаем что оркестратор "забудет" наши инструкции, можно просто сказать "выполни процесс Х и после его завершения вернись и продолжай с этого места". Но есть нюанс: контекст. После выполнения процесса из за длительности и загрузки контекста, инструкция "возврата" может быть забыта.
Можно попробовать имитировать "стек" путем создания специального файла md с текущим контекстом - куда мы попросим оркестратора записать где мы сейчас находимся, какая текущая задача, какой процесс мы выполняем, что важное для нее надо помнить, что нужно делать следом. И инструктируем "выполни процесс Х и после его завершения прочитай файл Y и следуй инструкциям в нем".
В общем, с "вызовами" процессов - это исключительно творчество, в ожидании снятия ограничений на более надежные способы организации flow.
5️⃣ Внешние скрипты
Важно понимать - у моделей есть свои ограничения. Им сложно выполнять детерминированную работу (прочитать 300 файлов, из них убрать 5 файлов по некоему критерию, остальные переместить в другую папку). Но иногда в процессах есть необходимость такие активности делать.
Тут не нужно забывать о возможности легко вызвать любой внешний скрипт. Например, typescript-программу через tsx. Модель мало того, что может вызвать скрипт. Она вполне разумно и гибко может отреагировать на результаты его выполнения. А если вспомнить, что модель предварительно может написать код - то возможности и гибкость такого сетапа сложно недооценить.
✨ Что можно делать агентными процессами
"Много чего" (ц)
Агентные процессы дают огромную гибкость в быстром создании достаточно сложных процессов, которые традиционными алгоритмами делать намного дольше.
Например, у меня недавно задача создания ETL системы импорта пачками docx, pdf, xlsx, xls, img (всех видов), с OCR, извлечения из них сущностей (смыслов), промежуточное накопление этих сущностей, презентация их пользователю, трансформация в иную логику структурирования с презентацией этой логики пользователю и наконец сохранение "в другом формате" итоговой документации, но со ссылками на "источники" - все это заняло у меня чуть больше полдня. А теперь оцените сколько нужно времени чтобы написать код, решающий такие задачи. Фактически, просто за счет формирования чистой логики этого процесса с минимальным ее структурированием уже получена система, которая делает работу.
🏅 Мораль: агентные процессы - прикольная и мощная штука
Upd:
- Нюансы загрузки списка агентов: https://t.me/deksden_notes/29
␄
#post
@deksden_notes
Telegram
DEKSDEN notes
⚡️ Агентные процессы (Agentic Workflows) в Claude Code
1/2
Давайте поговорим о такой интересной штуке, как агентные процессы (workflows).
⚙️ Что такое агентные процессы (agentic workflows)?
Их важно отличать от обычных алгоритмических процессов:
· агентные…
1/2
Давайте поговорим о такой интересной штуке, как агентные процессы (workflows).
⚙️ Что такое агентные процессы (agentic workflows)?
Их важно отличать от обычных алгоритмических процессов:
· агентные…
🔥7👍1
⏳ Обновление списка агентов Claude Code
Небольшое, но важное уточнение. Если дорабатываете систему, и делаете новых агентов, то СПИСОК агентов загружается claude code ПРИ СТАРТЕ. То есть папка "agents/" обрабатывается и читается frontmatter у агентов ПРИ СТАРТЕ. Далее, похоже, эта информация НЕ обновляется, даже если вы обновили файлы на диске.
Например, вы добавили нового агента, и ждете чтобы workflows его подхватили. Нет, СС не "увидит" нового агента до перезапуска ("/clear" не помогает). Видимо, изменения модели или описания агента (вы можете яснее немного его обозвать) тоже подгружаются на старте.
Если вы меняете промпт агента, тут, вроде бы, попроще: он будет подгружаться при запуске нужного агента - изменения в промпте агент подхватит.
Общий вывод - чтобы не запутаться, перезапускайте сам СС при обновлении агентов! Благо флаг "--resume" вернет вас ровно в точку остановки предыдущей сессии.
П.с. Надо будет обновит пост про агентов
#post
@deksden_notes
Небольшое, но важное уточнение. Если дорабатываете систему, и делаете новых агентов, то СПИСОК агентов загружается claude code ПРИ СТАРТЕ. То есть папка "agents/" обрабатывается и читается frontmatter у агентов ПРИ СТАРТЕ. Далее, похоже, эта информация НЕ обновляется, даже если вы обновили файлы на диске.
Например, вы добавили нового агента, и ждете чтобы workflows его подхватили. Нет, СС не "увидит" нового агента до перезапуска ("/clear" не помогает). Видимо, изменения модели или описания агента (вы можете яснее немного его обозвать) тоже подгружаются на старте.
Если вы меняете промпт агента, тут, вроде бы, попроще: он будет подгружаться при запуске нужного агента - изменения в промпте агент подхватит.
Общий вывод - чтобы не запутаться, перезапускайте сам СС при обновлении агентов! Благо флаг "--resume" вернет вас ровно в точку остановки предыдущей сессии.
П.с. Надо будет обновит пост про агентов
#post
@deksden_notes
👍7
☝️Agentic WFs vs традиционные алгоритмы
Прекрасный кейс родился у Дениса @ataden
У него совершенно гениальная способность встречать баги! В СС ему встретилось уже 2, и оба подтвердились на github. Очередной был вскрыт накануне, но оказался не багом, а фичей.
Исследуя траффик как СС "в потрохах" общается со своей штаб-квартирой, Денис обратил внимание, что файл CLAUDE.md совсем не упоминался в контексте, хотя документация говорит что он читается регулярно, как минимум - в начале сессии. То есть в контексте он быть должен, но его нету.
Ларчик открылся просто: имя файла на его машине было CLAUDE.MD (расширение написано крупными буквами). А ожидался файл CLAUDE.md (маленькие буквы в расшиении). Так как в СС файл грузится обычным ts кодом, а не промптом агента, то код не находил требуемого файла (с расширением ".md") и тихонько продолжал работу без каких либо жалоб.
С этим разобрались, файл таки грузится (хотя и с нюансами), но зато получился шикарный пример отличия работы агентных процессов от традиционного кода.
Когда в чате CC попросили прочитать AGENTS.md, агент попытался, не нашёл файл, прочитал каталог, увидел похожий и молча загрузил его. Агентный код грузит файл.
То есть степень гибкости агентного процесса - она агентная! Вот какой интересный опыт 🔥
#post
@deksden_notes
Прекрасный кейс родился у Дениса @ataden
У него совершенно гениальная способность встречать баги! В СС ему встретилось уже 2, и оба подтвердились на github. Очередной был вскрыт накануне, но оказался не багом, а фичей.
Исследуя траффик как СС "в потрохах" общается со своей штаб-квартирой, Денис обратил внимание, что файл CLAUDE.md совсем не упоминался в контексте, хотя документация говорит что он читается регулярно, как минимум - в начале сессии. То есть в контексте он быть должен, но его нету.
Ларчик открылся просто: имя файла на его машине было CLAUDE.MD (расширение написано крупными буквами). А ожидался файл CLAUDE.md (маленькие буквы в расшиении). Так как в СС файл грузится обычным ts кодом, а не промптом агента, то код не находил требуемого файла (с расширением ".md") и тихонько продолжал работу без каких либо жалоб.
С этим разобрались, файл таки грузится (хотя и с нюансами), но зато получился шикарный пример отличия работы агентных процессов от традиционного кода.
Когда в чате CC попросили прочитать AGENTS.md, агент попытался, не нашёл файл, прочитал каталог, увидел похожий и молча загрузил его. Агентный код грузит файл.
То есть степень гибкости агентного процесса - она агентная! Вот какой интересный опыт 🔥
#post
@deksden_notes
🔥7😁1
📝 #sidenote Заметки на полях
Я уже как то упоминал, что инвесторы курсора на самом деле инвесторы в антропиков.
пруф: https://t.me/ai_machinelearning_big_data/8210
#link
@deksden_notes
Я уже как то упоминал, что инвесторы курсора на самом деле инвесторы в антропиков.
пруф: https://t.me/ai_machinelearning_big_data/8210
#link
@deksden_notes
Telegram
Machinelearning
📈 OpenAI и Anthropic показывают взрывной рост прибыли в 2025.
— OpenAI удвоили ARR* за полгода: $6B → $12B
— Anthropic выросли в 5 раз за 7 месяцев: $1B → $5B
*ARR (Annual Recurring Revenue) — это годовой повторяющийся доход, один из ключевых финансовых…
— OpenAI удвоили ARR* за полгода: $6B → $12B
— Anthropic выросли в 5 раз за 7 месяцев: $1B → $5B
*ARR (Annual Recurring Revenue) — это годовой повторяющийся доход, один из ключевых финансовых…
👍2😁2💯1
😬 Свежая идея: AI - чипы с трекингом (не только?) геолокации
#sidenotes
Omfg. И эти люди что то там говорили про HUAWEI !
"Все - одинаковые!"
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-05/us-explores-better-location-trackers-for-ai-chips-official-says
#link
@deksden_notes
#sidenotes
Omfg. И эти люди что то там говорили про HUAWEI !
"Все - одинаковые!"
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-08-05/us-explores-better-location-trackers-for-ai-chips-official-says
#link
@deksden_notes
Bloomberg.com
US Explores Location Trackers for AI Chips, Official Says
The US is exploring ways to equip chips with better location-tracking capabilities, a senior official said, underscoring Washington’s effort to curtail the flow of semiconductors made by the likes of Nvidia Corp. to China.
😱3
😎 Совпадение?.. Не думаю!
#sidenotes
Только сейчас обратил внимание на то, что лимиты Жульеса при релизе смутно напоминают чего то ... Не могу вспомнить где я видел такую же кратность к базе - x5 / x20!..
" - Музыка навеяла!" (шикарный анекдот, конечно)
https://blog.google/technology/google-labs/jules-now-available/
#link
@deksden_notes
#sidenotes
Только сейчас обратил внимание на то, что лимиты Жульеса при релизе смутно напоминают чего то ... Не могу вспомнить где я видел такую же кратность к базе - x5 / x20!..
" - Музыка навеяла!" (шикарный анекдот, конечно)
https://blog.google/technology/google-labs/jules-now-available/
#link
@deksden_notes
Google
Jules, our asynchronous coding agent, is now available for everyone.
Jules is officially out of beta and launching publicly, powered by Gemini 2.5.During the beta, thousands of developers tackled tens of thousands of tasks, resulting in o…
👍1
😇 Гугл - боги нейминга
#sidenote
Ура! Первые следы Gemini-3.0 обнаружены на просторах интернетов (видимо, в репо gemini cli).
Нейминг меня прям расслабил! Подушню, но это забавно же:
не gemini-3.0.-pro-beta, а gemini-beta
чуть ниже gemini-experimental, не -exp, и v2 вместо 2.0!
В общем, боги нейминга! 😁 Но тебе можно больше, если ты выпускаешь топовые модели, с топовыми бенчами, с самым большим контекстом.
Если ещё агентность докрутят, точность тулколов, и внимание в cli соберут, и контекст ... - то совсем 🔥
Ждём, ждём
#link
@deksden_notes
#sidenote
Ура! Первые следы Gemini-3.0 обнаружены на просторах интернетов (видимо, в репо gemini cli).
Нейминг меня прям расслабил! Подушню, но это забавно же:
не gemini-3.0.-pro-beta, а gemini-beta
чуть ниже gemini-experimental, не -exp, и v2 вместо 2.0!
В общем, боги нейминга! 😁 Но тебе можно больше, если ты выпускаешь топовые модели, с топовыми бенчами, с самым большим контекстом.
Если ещё агентность докрутят, точность тулколов, и внимание в cli соберут, и контекст ... - то совсем 🔥
Ждём, ждём
#link
@deksden_notes
🔥2🤡2
🐞 Неприятный баг в Claude Desktop
В последней версии Claude Desktop обнаружился неприятный баг. Я его использую с Desktop Commander MCP для планирования, следовательно, со старта мне нужен Opus и поумнее, то есть "Extended thinking" включена.
Стартую я новые чаты с проекта, для которого слегка прописано в Project Instructions чего и как, чтобы в промпт каждый раз не писать
Баг: даже если включаешь Extended Thinking со старта, чат стартует без него. В итоге, мало того, что свежий опус думает по 3-4 секунды, так ещё и думание это включать отказывается! А мне это существенно даже для первого сообщения - контекст в claude desktop совсем не похож размером на AI Studio + Gemini 2.5 Pro.
☝️Workaround: останавливаем генерацию ответа, включаем extended thinking, редактируем запрос - генерация запускается уже в режиме thinking. PROFIT!
П.с. Индикации окончания контекста так и нет - позор какой то, конечно.
#post
@deksden_notes
В последней версии Claude Desktop обнаружился неприятный баг. Я его использую с Desktop Commander MCP для планирования, следовательно, со старта мне нужен Opus и поумнее, то есть "Extended thinking" включена.
Стартую я новые чаты с проекта, для которого слегка прописано в Project Instructions чего и как, чтобы в промпт каждый раз не писать
Баг: даже если включаешь Extended Thinking со старта, чат стартует без него. В итоге, мало того, что свежий опус думает по 3-4 секунды, так ещё и думание это включать отказывается! А мне это существенно даже для первого сообщения - контекст в claude desktop совсем не похож размером на AI Studio + Gemini 2.5 Pro.
☝️Workaround: останавливаем генерацию ответа, включаем extended thinking, редактируем запрос - генерация запускается уже в режиме thinking. PROFIT!
П.с. Индикации окончания контекста так и нет - позор какой то, конечно.
#post
@deksden_notes
👍3