Можно ли отдать всю разработку полностью ИИ? Я попробовал

Всем привет! Хочу поделиться историей, как я решил попробовать сделать для себя тот самый саморазвивающийся ИИ-стартап и что из этого вышло. Начну с предыстории. В 2022 году я переехал в Грузию, в Батуми. Здесь я практически сразу начал учить язык, и мне захотелось чуть упростить себе этот процесс — сделать это я решил с помощью своего Telegram-бота. Почему бота? Всем известно, что материал усваивается быстрее и проще, если не садиться за него раз-два в неделю, а стараться изучать что-то небольшое каждый день. Тут мне бы очень помог Duolingo. Но там грузинского нет, хотя есть клингонский. Короче, было решено сделать свой Duolingo из Telegram-бота, только для грузинского. Сначала получилось что-то совсем простое: перевести / сохранить слово / устроить с новыми словами квиз. Долгое время этого функционала мне хватало, и бот я не развивал, но вот решил попробовать автоматизировать его при помощи современных LLM. Идея была такая — ночью агенты кодят. А утром я читаю чейнджлог и наслаждаюсь новыми функциями. Что получилось на деле —можно почитать под катом.

https://habr.com/ru/articles/1033112/

#Tralebot #Ночная_разработка #multiagent #multiagent_systems #автоматизация_разработки

Google for Developers (@googledevs)

Google Cloud와 Agent Development Kit, Gemini Enterprise Agent Platform을 활용해 도시 규모 이벤트를 시뮬레이션하는 멀티 에이전트 샌드박스를 소개한다. 마라톤 기획·시뮬레이션 같은 복잡한 실제 문제를 agentic AI로 구현하는 활용 사례를 제시한 점이 주목된다.

https://x.com/googledevs/status/2052493204319252725

#googlecloud #agenticai #gemini #multiagent #simulation

Как у клиента с восемью продуктовыми командами мы построили AI Kit

Привет, Хабр. Мы платформенная команда в продуктовой компании с восемью продуктовыми командами. У каждой свой микросервис, свой стек, свои нюансы. Есть общие конвенции, общий security baseline, общий подход к observability. В начале прошлого года стало понятно: AI-инструменты разработки уже не эксперимент, а повседневная реальность. Claude Code, Cursor, Copilot, кто во что горазд. И при этом ровно ноль централизованного подхода. У одного разработчика в ~/.claude/ CLAUDE.md свой набор правил, у другого .cursorrules с другими правилами. В одном репо команды лежал 400-строчный CLAUDE.md с дублирующимися общими конвенциями, в другом пустота. AI отвечал по-разному в одном и том же сервисе в зависимости от того, кто его спрашивал. За полгода мы построили то, что внутри называем AI Kit. Это централизованный набор правил, skills, subagents и CI-инструментов для AI-ревью. В этой статье наш путь, грабли, цифры. И чего бы мы не делали, если бы начинали заново. Если у вас несколько продуктовых команд и AI-инструменты уже есть, но дисциплины их использования нет, то статья для вас. Будет полезно тимлидам, CTO, инженерам платформенных команд и AI Champions.

https://habr.com/ru/articles/1031924/

#AI_Kit #Claude_Code #Cursor #CLAUDEmd #AIревью #управление_разработкой #AI_governance #multiagent #AIинструменты_разработки

DARA – Compiled Memory for Any AI. No Cloud. Just Markdown and Python

DARA는 클라우드 없이 로컬에서 마크다운과 파이썬만으로 AI의 지속적인 기억을 가능하게 하는 오픈소스 메모리 프로토콜입니다. 여러 AI 모델과 플랫폼 간에 공유되는 단일 파일 기반의 컴파일된 메모리를 제공하며, 10단계 검증 및 중복 제거 파이프라인으로 오류를 자동 수정하고, 다수 AI의 합의에 의해 메모리를 관리합니다. 별도의 인프라 없이도 작동하며, AI 에이전트 간 컨텍스트 공유 문제를 해결해 토큰 낭비와 반복 설명을 줄여줍니다. 다양한 AI 모델에서 테스트를 거쳐 높은 신뢰성을 입증했으며, AI 개발자들이 멀티 에이전트 환경에서 효율적으로 메모리를 관리하는 데 즉시 활용할 수 있습니다.

https://eidara.dev/

#aimemory #localai #markdown #python #multiagent

Show HN: Infinite you – multi agent workflow system

Infinite you는 다중 에이전트 워크플로우 시스템으로, 사용자 정의 가능한 그래프 오케스트레이션을 지원해 복잡한 작업 흐름을 구현할 수 있습니다. Codex 기반이며 스크립트와 에이전트 노드를 모두 활용해 조건 검사 및 리뷰어 역할을 수행할 수 있습니다. 노드 상태 변화로 작업 완료를 추적하는 구조로, 다양한 AI 에이전트 워크플로우 개발에 활용 가능해 실무 적용 가치가 높습니다.

https://github.com/portpowered/infinite-you

#multiagent #workflow #orchestration #codex #automation

Два окна в работе с AI-агентами: архитектор и разработчик. Самый недооценённый паттерн

Перестал работать с AI-агентом в одном окне. Сделал два — архитектор и разработчик. Одна модель в обоих или разные — не принципиально. Важно, что у каждого окна свой характер и нет инерции другого. Шесть категорий ошибок, которые этот паттерн закрывает, и одна где он избыточен.

https://habr.com/ru/articles/1032740/

#claude_code #gpt55 #aiагенты #multiagent #промптинжиниринг

Blackboard System

블랙보드 시스템은 다양한 전문 지식 소스들이 공통의 지식 저장소인 블랙보드를 통해 협력하여 문제를 해결하는 AI 아키텍처 모델입니다. 각 지식 소스는 자신의 전문성을 바탕으로 블랙보드에 부분해결책을 추가하며, 제어 셸이 이들의 협업을 조율합니다. BB1과 GBB 같은 초기 시스템들은 기회주의적 계획과 효율성 향상에 중점을 두었으며, 현재는 위성 관제, 게임 AI, OCR 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 최근에는 베이지안 네트워크와 결합한 블랙보드 시스템도 연구되고 있습니다.

https://en.wikipedia.org/wiki/Blackboard_system

#blackboard #aiarchitecture #multiagent #planning #bayesian

My first post scored 1. Karpathy's autoresearch idea helped me repost

LaneConductor는 Claude, Gemini 등 여러 AI 에이전트를 통합하여 로컬 및 클라우드 환경에서 다중 에이전트 AI 개발을 지원하는 오픈소스 프로젝트입니다. 로컬 우선 방식을 채택해 하드웨어에서 100% 실행되며, 실시간 Kanban 대시보드를 통해 작업 현황을 시각화합니다. 또한, 자동화된 품질 검증과 멀티 에이전트 지원으로 AI 개발자들이 협업과 프로젝트 관리를 효율적으로 할 수 있도록 설계되었습니다.

https://github.com/meller/laneconductor

#multiagent #aidevelopment #localfirst #kanban #claude

Herd – a lightweight multi-agent IDE, built with GStack
Herd는 다중 AI 코딩 에이전트를 한 데서 관리할 수 있는 경량화된 멀티 에이전트 IDE이다. 사용자는 여러 에이전트를 병렬로 실행하고, 실시간으로 작업 진행 상황을 모니터링하며, 코드 리팩토링과 테스트를 동시에 수행할 수 있다. Claude Code, Codex 등 다양한 AI 에이전트와 호환되며, GStack과 같은 스킬을 미리 로드해 에이전트의 기능을 확장할 수 있다. Windows, macOS, Linux에서 사용할 수 있는 버전 0.2.1이 공개되었다.

https://joinherd.ai/

#multiagent #ide #aicoding #gstack #parallelprocessing

From the .NET blog...

In case you missed it earlier...

Microsoft Agent Framework – Building Blocks for AI Part 3
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/microsoft-agent-framework-building-blocks-for-ai-part-3/ #dotnet #AI #csharp #AIagents #MicrosoftAgentFramework #multiagent #ToolCalling #workflows