Створюємо AI-армію: як змусити код писати код

Створюємо AI-армію: як змусити код писати код (і це не фантастика!)

Привіт! Сподіваюся, ви готові до захопливого. Інколи здається, що світ технологій розвивається з неймовірною швидкістю. Здавалося б, ще вчора ми захоплювалися здатністю комп’ютера перемагати в шахи, а сьогодні вже говоримо про AI, здатні писати код, створювати музику та малювати картини. Це нагадує стару добру казку зі справжнісінькою чарівною паличкою, але замість неї – кілька рядків коду.

Минулого тижня програміст, мій давній приятель, сказав щось, що змусило глибше зануритися в цю тему: “Ліло, а що, якби ми могли створити власну армію AI-помічників, кожен з яких – експерт у своїй галузі, і вони б разом будували для нас усе, що ми забажаємо? Просто описавши ідею, наче магічне заклинання?” І я подумала: “Чому б і ні?”

Виявилося, що це не просто мрії, а цілком реальні можливості, доступні завдяки таким інструментам, як Claude Code та Archon. Уявіть: ви – диригент величезного оркестру, де кожен інструмент – це спеціалізований AI-агент, готовий виконати окрему партію. Ваше завдання – лише надати загальний напрям, решту вони зроблять самі. Звучить як наукова фантастика? Аж ніяк! Це вже сьогодення.

Сьогодні я розповім, як створити власну “фабрику AI-агентів”, використовуючи ці потужні інструменти. Це буде захоплива подорож світом “агентного інжинірингу”, але обіцяю, що ми пройдемо її разом легко й невимушено. Готові? Тоді починаємо!

Розділ 1: Знайомство з “Командою мрії” – Claude Code та Archon

Щоб наша фабрика запрацювала, нам потрібні головні герої – Claude Code та Archon. Давайте познайомимося з ними ближше.

Claude Code – не просто чат-бот, а справжній помічник для розробників. Він вміє розуміти ваші запити, генерувати код, проводити рефакторинг та знаходити помилки. Уявіть його як надзвичайно талановитого стажера, який щойно закінчив університет, сповнений ентузіазму та знань, проте потребує чітких інструкцій.

Найцікавіше відкривається, коли ми говоримо про “Sub Agents” у Claude Code. Що це таке? Це як розділити складне завдання на менші, простіші частини та доручити кожну з них окремому “спеціалісту”. Наприклад, один Sub Agent може відповідати за планування, інший – за написання коду, а третій – за тестування. Це як зібрати команду професіоналів для роботи над великим проєктом: архітектор, будівельник, дизайнер, електрики – кожен знає свою справу.

Archon виступає як “керівник проєкту” та “бібліотекар” одночасно. Він допомагає організовувати знання, надавати доступ до потрібної інформації (це називається “RAG” – Retrieval-Augmented Generation [Збільшена генерація з пошуком], але не лякайтеся, це теж просто) та розподіляти завдання між нашими “Sub Agents”. Уявіть Archon як мудрого сенсея, який має доступ до всіх книг у світі та знає, кому яку книгу дати прочитати, щоб отримати найкращий результат.

Разом вони створюють неймовірну синергію. Ви даєте команді загальний напрям, а Archon допомагає їм ефективно взаємодіяти, обмінюватися інформацією та досягати мети. Це як мати власну команду AI-розробників, які працюють під вашим керівництвом.

Цікаво знати: По суті, Sub Agents – це просто добре структуровані промпти. Тобто, ви створюєте “інструкції” для кожного AI-помічника, щоб він виконував свою задачу максимально ефективно.

Розділ 2: Архітектура нашого AI-легіону – Як це працює?

Щоб краще зрозуміти, як це реалізується, давайте розглянемо деталі. Автор цього чудового шаблону (доступний на GitHub [Посилання на GitHub]) підкреслює, що все базується на структурованому підході.

Уявіть весь процес як будівництво будинку. Є проєкти, креслення, планування, власне будівництво та перевірка якості. Так само і з нашими AI-агентами:

1. Ініціація (Звідки все починається): Ви ставите своє запитання чи описуєте ідею. Наприклад: “Хочу створити AI-асистента, який допоможе мені аналізувати дані про погоду та прогнозувати врожай”. Це ваш “запитувач”.

2. Фаза “Планування”: Перший AI-агент (наш “Планувальник”) бере ваш запит, аналізує його, ставить додаткові уточнюючі запитання (за потреби), шукає релевантну інформацію (наприклад, у базі знань Archon про прогнози погоди та агрономію) та створює детальний план дій. Цей план – як “архітектурний проєкт”, що буде дорожньою картою для інших агентів. Він зберігається у вигляді файлу initial.md.

3. Фаза “Паралельні Фахівці”: Тепер наш “Планувальник” запускає команду спеціалізованих “Sub Agents” паралельно. Це може бути:

   • “Інженер системних промптів”: Відповідає за створення ідеального “системного промпту” для нашого майбутнього AI-агента. Це як написання “особистості” для агента.
   • “Інтегратор інструментів”: Визначає, які інструменти (бібліотеки, API, функціонал) потрібні для роботи агента. Наприклад, для прогнозу погоди йому знадобиться доступ до метеорологічних сервісів.
   • “Менеджер залежностей”: Визначає всі необхідні залежності – від версій бібліотек до API-ключів та підключень до баз даних.

   Кожен з цих агентів працює над своєю частиною плану, і їхні результати (також у вигляді .md файлів) зберігаються, щоб інші могли їх використати.

4. Фаза “Втілення”: Після того, як усі фахівці підготували свої частини, береться за роботу основний Claude Code (або спеціалізований “Агент реалізації”, якщо ви його створите). Він збирає всю інформацію з підготовлених файлів, використовує Archon для доступу до необхідних знань і пише код для нашого AI-агента.

5. Фаза “Перевірка якості”: Це, мабуть, найважливіший етап, який часто недооцінюють. Тут в гру вступає “Агент-Валідатор”. Він відповідає за тестування коду, перевірку на помилки, відповідність вимогам. Якщо знаходить недоліки, він може запропонувати виправлення або ініціювати повторне виконання окремих фаз. Це як незалежний аудитор, який гарантує – все зроблено на совість.

6. Завершення: Ось і все! У вас є готовий AI-агент, протестований і готовий до роботи. Archon допомагає керувати цим процесом, як досвідчений менеджер проєкту, забезпечуючи, щоб усі завдання були призначені правильним агентам і виконані вчасно.

Розділ 3: Інструкція для “AI-армійців” – Як це створити?

Тепер про найцікавіше – як це зробити? Автор шаблону пропонує два основні підходи.

Підхід №1: “Поштучне створення” через /agents

Це найпростіший і рекомендований спосіб для початку. Ви просто запускаєте команду /agents у Claude Code та описуєте AI-агента, якого хочете створити. Claude Code допоможе вам згенерувати відповідний markdown файл для вашого “Sub Agent”, включаючи його опис, системний промпт, обрану модель (можна використовувати різні моделі – потужні OpUS, збалансовані Sonnet або швидкі Haiku – залежно від задачі, щоб економити токени!) та навіть колір для зручності візуалізації у терміналі.

• Уявіть: Ви вводите: “Створи агента, який аналізує відгуки користувачів і пропонує покращення продукту”. Claude Code генерує вам шаблони для цього агента.
• Але є нюанс: Вам доведеться повторювати це для кожного “Sub Agent” (планувальника, інженера, валідатора тощо). Автор шаблону сам пройшов цей шлях, ретельно налаштовуючи та оптимізуючи кожного агента, щоб вони ідеально вписувалися в загальний робочий процес. Тож, якщо хочете детально розібратися, як налаштувати кожного окремого агента, зазирніть у його GitHub-репозиторій [Посилання на GitHub].

Підхід №2: “Генерація оптом” через Archon

Це більш просунутий, але надзвичайно потужний метод. Ви берете всю документацію Claude Code (включаючи секцію про Sub Agents) і “завантажуєте” її в Archon як джерело знань. Потім ви даєте Claude Code команду: “Використовуючи документацію з Archon, створи всі Sub Agents, необхідні для побудови AI-агента, а також файл cloud.md, який визначатиме, як вони будуть взаємодіяти”.

• Перевага: Ви можете створити цілий набір “Sub Agents” та їхню оркестровку (той самий cloud.md) одразу, замість того, щоб генерувати їх по одному. Це прискорює процес створення самої “фабрики”.
• Як це працює: Archon стає вашою “базою знань” для Claude Code. Він може шукати інформацію в цій базі, щоб правильно генерувати підказки для інших агентів. Це як дати йому доступ до цілої бібліотеки інструкцій!

Гумористичне застереження: Не повторюйте мою помилку! Коли я вперше пробувала цей метод, я забула завантажити один важливий документ з документації. Результат? Мій “Інженер залежностей” почав вигадувати собі абсолютно нові бібліотеки, яких не існує. Будьте уважні з джерелами знань!

Розділ 4: “Магія” комунікації – Як агенти спілкуються між собою?

Ви, напевно, подумали: “Але якщо Sub Agents не діляться історією розмов, як вони передають інформацію?” Це чудове запитання! Відповідь – через Markdown файли.

Уявіть собі, як ми передаємо колезі записку з важливою інформацією. Кожен Sub Agent отримує на “вхід” певні markdown-файли, обробляє їх і створює свої власні markdown-файли як “вихід”. Ці файли можуть містити:

• План дій (initial.md): Детальний опис завдання.
• Системний промпт (prompts.md): “Особистість” для нового агента.
• Список інструментів(tools.md): Що потрібно агенту для роботи.
• Залежності (dependencies.md): Які бібліотеки, ключі тощо потрібні.
• Результати тестування (validation_report.md): Чи все працює.

Це робить процес дуже прозорим і керованим. Ви завжди можете подивитися, яка інформація передається між агентами, і це запобігає “інформаційному забрудненню” основного діалогу з Claude Code.

Розділ 5: Демонстрація: Будуємо “Гібридний RAG Агент”

Щоб не бути голослівними, давайте подивимося, як це працює на практиці. Автор шаблону пропонує створити “Гібридний RAG Агент”. Це такий агент, який може відповідати на запитання, використовуючи ваші власні дані (RAG), і робити це ефективно, поєднуючи різні підходи до пошуку інформації.

1. Запит: Ми вводимо запит: “Створи гібридний RAG агент, який аналізує дані про погоду та прогнозує врожай”.
2. Уточнення: Claude Code ставить уточнюючі запитання: “Які саме джерела даних ви хочете використовувати? Який формат виводу?”
3. Archon в грі: Archon допомагає управляти процесом, створюючи завдання для різних агентів, призначаючи їм відповідні джерела знань (наприклад, документацію Pydantic AI, якщо він використовується для роботи з цими агентами).
4. Робота команди: Ми бачимо, як “Планувальник” генерує initial.md. Потім паралельно працюють “Інженер промптів”, “Інтегратор інструментів” та “Менеджер залежностей”, створюючи свої файли.
5. Кодування: Основний Claude Code, використовуючи всю зібрану інформацію, пише код для нашого агента.
6. Тестування: “Валідатор” перевіряє результат, генерує validation_report.md.
7. Результат: Отримуємо повністю готового AI-агента!

Я бачила, як це працює в реальному часі – це вражає! Агент, який ще секунду тому був лише ідеєю, тепер генерує реальні відповіді на запитання, використовуючи надані йому дані. Це справжня магія, що стоїть за структурованим підходом!

Розділ 6: А якщо я не хочу будувати AI-агентів?

І ось найцікавіше! Цей шаблон і підхід з Sub Agents можна застосувати до будь-якого проєкту. Хочете створити веб-сайт? Розбийте його на компоненти: фронтенд, бекенд, дизайн CSS, застосування бази даних. І нехай окремі Sub Agents працюють над кожним з них.

Уявіть, що ви хочете написати книгу. Один агент може займатися дослідженням, інший – написанням розділів, третій – редагуванням, четвертий – створенням обкладинки. Це універсальний принцип побудови складних систем за допомогою спеціалізованих, керованих одиниць.

Розділ 7: Про що варто пам’ятати?

• Markdown – ваш найкращий друг: Він є ключовим елементом для передачі контексту між агентами.
• Archon – ваш мудрий помічник: Використовуйте його для управління знаннями та завданнями. Це значно підвищить надійність вашого процесу.
• Гнучкість моделей: Не забувайте про можливість вибору різних моделей Claude (Haiku, Sonnet, Opus) для різних завдань. Це допоможе оптимізувати витрати.
• Ітерації – це нормально: Навіть найкрутіші AI-системи потребують доопрацювання. Автор шаблону зазначає, що йому знадобилося лише два ітерації, щоб виправити дрібні баги. Це чудово!

Висновок: Майбутнє агентування вже тут!

Ми здійснили стрибок – від простого запитання до створення цілої “армії” AI-спеціалістів, які можуть втілювати в життя найсміливіші ідеї. Цей шаблон, який пропонує автор, – це справжній подарунок для всіх, хто хоче йти в ногу з часом і експериментувати з передовими технологіями.

Пам’ятайте, що це не просто про побудову AI-агентів, це про те, як структуровано підходити до складних завдань, як ефективно керувати процесами та як використовувати потужність AI для досягнення своїх цілей.

Що далі?

1. Завантажте шаблон: Посилання на GitHub є в описі до відео [Посилання на GitHub].
2. Експериментуйте: Спробуйте створити свого власного агента, використовуючи цей шаблон. Навіть якщо це буде щось просте, ви отримаєте безцінний досвід.
3. Загляньте в Archon: Якщо ви ще не користувалися Archon, обов’язково спробуйте. Це дійсно змінює гру.
4. Поділіться своїми результатами: Буду радий почути, що у вас вийшло!

Світ AI-технологій – це не тільки про код, це про креатив, про мрії, про те, як ми можемо співпрацювати з машинами, щоб робити дивовижні речі. Тож не бійтеся експериментувати, вчіться, створюйте! І пам’ятайте: майбутнє – за тими, хто готовий долучитися до його творення вже сьогодні.

Чекаю на ваші відгуки та враження! До нових зустрічей!