Constraints
- ■ Спроектировать архитектуры с разделением Control Plane (управление) и Runtime (исполнение).
- ■ Создать механизмы детерминированной сборки контекста (MemoryOS, Context Packs).
- ■ Внедрить автоматический скоринг и Human-in-the-Loop валидацию (Approval Gates).
Фундамент Агентных Систем
Ключевые принципы, отличающие полноценные автономные системы от простых LLM-интеграций.
Бизнес-сценарии, а не чат-боты
Агент всегда встроен в конкретный workflow: консультировать клиента, генерировать страницу, проводить QA. У него есть роль, контракт и критерий успеха.
Архитектура Control Plane
Разделение управления и исполнения. Контур включает state, routing, execution authority, memory, gates и rollback/verification.
Context & Memory Layer
Контекст — это инженерный слой (MemoryOS, ContextKernel, DCP). Он управляет тем, что попадает в промпт, чтобы избежать потери контекста.
Deterministic Validation
Модель говорит 'готово', но нужны независимые доказательства: scoring, AST-tests, QA gates, Pydantic validators и human approval.
Cost & Model Routing
Cascade routing, fallback модели и context pruning. Задачи маршрутизируются на модели разного уровня сложности для экономии токенов.
Практичные Решения
Local-first, SQLite, deterministic adapters и Markdown-first. Архитектура доводится до рабочего MVP без сложных облачных зависимостей.
6 Архитектурных Решений
Декомпозиция реальных проектов на молекулярном уровне. Для каждой системы задокументированы: последовательность работы, входные данные, используемые инструменты и механизмы QA-гейтов.
GovardOS / ERP2
Workspace-Native Orchestration, Virtual Machine Operator. Control Plane жестко отделен от Runtime.
OpenAgent (универсальный оркестратор), OpenCoder (разработчик), System Builder (архитектор новых систем).
OpenCode Setup / Factory OS
Planner-Worker Separation, Sub-Agent Spawning, Policy-Gated Proxy.
20 специализированных агентов: router, research, decomposition, tester, reviewer.
Website Engine Pipeline
Artifact-Driven Analysis Pipeline, Discrete Phase Separation. Никакой генерации в 'один промпт'.
Ролевая цепочка: Стратег → Дизайнер → Верстальщик → Маркетолог → Ревьюер → QA.
AI Page Generator v2
Agentic Search Over Vector Embeddings, Failover-Aware Model Fallback.
Multiagent Router, RAG Retrieval Engine, Code/Layout Generator.
LangGraph Product Consultant
Explicit graph / nodes / conditional routing. Жесткий StateGraph.
Graph nodes: Classifier, Retriever, Answerer, Fallback/Handoff.
HTML-Tailwind Builder
Static Service Manifest for Agents, LLM-Friendly API Design.
JSON-driven Variation Builders.
Что это доказывает
Agent-Native Architecture
Будущее за системами, где ИИ встроен в State-машину приложения, а не работает в изолированном чате.
Глубокий Контекст
Необходим детерминированный Context Kernel, чтобы агенты видели проект целиком через AST и файловую систему.
Layered Governance
Надежные системы строятся на строгих IPC-мостах, защищающих локальную ФС от деструктивных действий моделей.
Deterministic Validation
Любой вывод агента должен проходить через автоматические гейты (scoring, AST-checks) перед финальным коммитом.
Ознакомьтесь с другими проектами генеративной архитектуры:
Связанные материалы
Хотите внедрить десктопную AI-архитектуру или локальных агентов в ваш Enterprise-продукт?
Без браузерных песочниц. Только нативные, секьюрные и детерминированные AI-пайплайны.