В данной статье мы поговорим о том, как реализовать оркестратор бесконечных задач с использованием очередей. Как конечная цель: нам необходимо реализовать систему, способную управлять задачами с длительным сроком жизни, систему распределённую, где группа…
Тикет «404 на оплате» раньше означал для меня 5 вкладок и 15-20 минут ручного расследования: Sentry, Kibana, Grafana, база, Jira. Я собрал AI-оркестратор расследования на SKILL.md, субагентах и обычных API: теперь агент за 3-5 минут приносит первый черновик отчёта. Показываю архитектуру, контракт между агентами, рабочие формулировки и границы, где AI-оркестрация реально помогает, а где начинает буксовать. Читать далее
Model Context Protocol (MCP) от Anthropic перевернул работу с ИИ-агентами, но когда их становится больше трех, начинается ад с правами доступа, сетевым I/O и визуальным контролем. Мы задолбались собирать костыли на Python и написали масштабируемый опенсорс-оркестратор. Внутри — честный инженерный разбор: почему для ядра выбрали Go, как упаковали асинхронный движок JSON-RPC 2.0 на Rust в cdylib для вызова через cgo, и как мы героически побеждали утечки памяти на стыке этих двух миров. Читать далее
Как мы скрестили Go, Rust и MCP, чтобы построить масштабируемый оркестратор ИИ-агентов часть 2Глубокий разбор архитектуры Zettaverse AgentHubКастомная валидация структуры flow_json и построение DAG Читать далее