Роли агентов, общий контекст через RAG и мелкая нарезка задач
Это не набор “умных ботов”, а производственная цепочка. Каждый агент отвечает за свою роль, работает с очень маленьким контекстом, часто стартует в новой сессии, получает одинаковую базу знаний через RAG и действует по собственному HEARTBEAT.md, который срабатывает раз в 5 минут.
Роли агентов в системе
У каждого агента узкая зона ответственности. Это снижает требования к контексту, повышает воспроизводимость и позволяет пересоздавать сессии без потери управляемости.
Системный аналитик
Принимает бизнес-постановку, формирует системные требования, сценарии, ограничения, интеграции, критерии готовности и вход для остальных ролей.
Информационная безопасность
Проверяет системные требования: не нарушит ли реализация внутренние правила организации, доступы, политику данных, сетевые и инфраструктурные ограничения.
Reviewer
Ревьюит системную аналитику, проверяет соответствие, ищет ошибки handoff и контролирует результат работы каждого агента в цепочке.
Ops инженер
Подготавливает тестовый стенд, переносит тестовые сборки, обеспечивает среду для проверки и снижает риск “у меня локально работало”.
Builder
Имплементирует системную аналитику в коде. Работает не от абстрактной идеи, а от узких, хорошо нарезанных задач и явных критериев.
QA
Пишет и прогоняет тесты, валидирует acceptance criteria, фиксирует дефекты и возвращает результат обратно в task-tracker и reviewer-контур.
Схема взаимодействия агентов
Главная идея, это не хранить весь процесс в одной длинной беседе, а разложить его на роли, артефакты и короткие задачи. Общий смысл системы держится не в оперативной памяти агентов, а в RAG и task-tracker.
Почему здесь обязательно нужен RAG
Если сессии регулярно пересоздаются, а у агентов маленький контекст, то “держать всё в голове” невозможно. Значит, контекст должен жить в системе, а не в конкретной беседе.
Аналитика и задачи живут вне сессии
Системные требования, решения reviewer, результаты ИБ, тестовые артефакты и история задач сохраняются и индексируются.
Каждый агент начинает с одинакового контекста
Перед новой задачей агент через RAG получает не весь шум, а только релевантные документы, требования, прошлые решения и связанный контур задач.
Можно безопасно дробить работу
После системного аналитика задачи становятся маленькими и независимыми, а качество не падает, потому что RAG и reviewer держат общую картину.
Как работает HEARTBEAT.md у каждого агента
Чтобы короткоживущие агенты не выпадали из процесса, у каждой роли есть свой HEARTBEAT.md. Он срабатывает раз в 5 минут и задаёт простой operational rhythm: что проверить, что взять в работу, что обновить и кому передать результат дальше.
5-минутный цикл
Агент не держит длинную беседу “живой”. Он регулярно стартует заново, читает свой HEARTBEAT.md и возвращается к работе по короткому циклу.
У каждого своя проверка
System analyst проверяет входящие постановки, InfoSec сверяет ограничения, Builder смотрит свои implementation-таски, QA берёт тесты, Ops готовит стенд, Reviewer контролирует handoff.
Heartbeat не заменяет знания
HEARTBEAT.md говорит, что делать сейчас. RAG даёт одинаковый контекст. Task-tracker хранит факт работы и артефакты. Вместе это делает короткие сессии управляемыми.
Пример нашего task-tracker
Task-tracker нужен не только для статусов. Он служит точкой маршрутизации между агентами и контейнером для артефактов, которые потом возвращаются в RAG. Ниже есть и схема, и реальный screenshot рабочего `/tasks/`, где видна карточка задачи, переданной Claude.
Живой пример карточки, переданной Claude
Ниже реальный screenshot страницы /tasks/. В кадре видна настоящая Claude-задача #23 со статусом In Progress: «Claude: добавить запись микрофона, вариант B (один общий файл)».
На чём будем собирать агентный слой
Для практической реализации этого контура мы будем опираться не на самописные подсказки с нуля, а на готовые библиотеки навыков и режимов работы агентов. Это ускоряет запуск ролей, делает поведение агентов более повторяемым и упрощает масштабирование системы.
andrej-karpathy-skills
Базовый набор skill-based паттернов, который можно положить в основу ролей system analyst, builder, qa, ops и reviewer. Это ускоряет сборку рабочих агентов и помогает унифицировать их операционное поведение.
Superpowers
Набор усилений для агентной работы: удобные режимы, вспомогательные capability-блоки и практики, которые помогают делать агентов полезнее в реальных delivery-процессах, а не только в демонстрационном режиме.