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
Почему масштабировать вообще сложно?В сети много текстов, так или иначе касающихся масштабируемости кода, но авторы очень часто упускают одну главную вещь: почему масштабировать — это сложно.Основная причина тут в том, что как только вы начинаете изменять какую-то большую…
Многие начинающие разработчики обходят *args и **kwargs стороной, считая их чем-то необязательным или слишком сложным. Но на самом деле, понимание этого механизма — это качественный скачок в вашем умении писать чистый, масштабируемый и по-настоящему "пайтонический" код. Читать далее