Китайская команда shareAI-lab сделала то, что мы все хотели, но ленились - взяли Claude Code, разобрали до последнего байта и собрали заново. С нуля. С документацией.

Если вы когда-нибудь задавались вопросом «а как вообще работает этот магический агент, который пишет код за меня» - вот вам ответ в 12 сессиях. Без воды, без маркетинговых слайдов и совершенно бесплатно.


Главный секрет: один цикл и один bash

Ядро агента - это один цикл. Не микросервисная архитектура на 47 контейнеров, не enterprise-grade event bus, а просто:

да, все так и работает
да, все так и работает

Остальное - надстройки. Красивые, полезные, но надстройки.

Каждая сессия добавляет ровно один механизм, не ломая предыдущий. Как lego, только для взрослых с тревожным расстройством.

s01 — Agent Loop

Базовый цикл. LLM получает сообщение, решает вызвать инструмент или ответить текстом. Всё. Вы уже написали 40% Claude Code.

s02 — Multiple Tools

Dispatch map: вместо одного инструмента - таблица маршрутизации. Теперь агент умеет не только bash, но и читать файлы, искать по коду.


s03 — Planning (TodoWrite)

Агент учится планировать. Создаёт список задач, отмечает выполненные, не забывает что делал. То, чему некоторые из нас так и не научились в реальной жизни.

s04 — Subagents

Независимые контексты. Главный агент делегирует подзадачи дочерним. Каждый со своим набором сообщений.


s05 — Dynamic Skills

Скиллы подгружаются на лету из результатов инструментов. Агент читает SKILL.md файл и внезапно умеет новое.

s06 — Context Compression

3-уровневая стратегия сжатия контекста. Потому что контекстное окно не резиновое, а разговор может быть длинным. Сначала сжимаем старые сообщения, потом выкидываем совсем старые, потом молимся.

s07 — Persistent Tasks

Задачи сохраняются в файл. Агент перезапустился — задачи на месте. С зависимостями, статусами, блокировками.

s08 — Background Tasks

Фоновое выполнение. Запустил долгую задачу - агент не ждёт, а продолжает работать.

s09 — Multi‑Agent Teams

JSONL mailbox. Агенты обмениваются сообщениями через файлы. Простейший протокол: записал строку в файл — другой агент прочитал.

s10 — Team Protocols

Протоколы коммуникации между агентами. Кто кому что может сказать, в каком формате.


s11 — Autonomous Claiming

Агенты сами берут задачи из пула. Без координатора. Увидел свободную задачу → забрал → сделал.

s12 — Worktrees

Изоляция через git worktrees. Каждый агент работает в своей копии реп озитория.

Главный инсайт

Семь бед - один bash. Один инструмент покрывает 80% задач кодинг-агента. Зачем писать специализированные инструменты для чтения файлов, поиска, установки зависимостей, запуска тестов, если можно просто дать агенту шелл? Он разберётся. Наверное.

Вместо выводов

Проект показывает важную вещь: за магией современных AI-агентов стоят простые паттерны. Цикл, dispatch, контекст, файл. Не нужна докторская степень, не нужен enterprise framework. Нужно понимание нескольких базовых идей и умение их комбинировать. Сохраните в избранное. Заботайте. Когда-нибудь. Точно.

Если вы дочитали до конца то самое время подписаться на мой тг, тоже очень просто

Комментарии (13)


  1. Bardakan
    04.03.2026 11:32

    что такое "tool_use?" в вашей схеме?


    1. Mark_K Автор
      04.03.2026 11:32

      это когда ллмка вместо текстового ответа возвращает запрос на вызов инструмента.

      например, ты спрашиваешь: какие файлы в папке src?

      модель не знает что на диске, оэтому возвращает типа такого:

      {
      "type": "tool_use",
      "name": "bash",
      "input": {"command": "ls src/"}
      }


      1. peacemakerv
        04.03.2026 11:32

        Пора обновить клавиатуру. Или почистить.


        1. vlkardakov
          04.03.2026 11:32

          Почему?


  1. FixicusMaximus
    04.03.2026 11:32

    Скромно, очень скромно. С учетом того, что Горбатый недавно "ядро" llm на 200 строк выкатил, чем они там вообще занимаются? Датасеты для обучения перебирают?


  1. SabMakc
    04.03.2026 11:32

    s02 — Multiple Tools

    Dispatch map: вместо одного инструмента — таблица маршрутизации. Теперь агент умеет не только bash, но и читать файлы, искать по коду.

    А разве в s01 не закрыт вопрос вызова инструментов? Или в s1 только консоль в инструментах?

    P.S. забыли про грамотно написанные промты к этому всему )


    1. Mark_K Автор
      04.03.2026 11:32

      В s01 только захардкоженный вызов run_bash() прямо в цикле. В s02 добавляются read_file, write_file, edit_file и dispatch map - словарик {имя: handler}.


  1. Frankenstine
    04.03.2026 11:32

    Простейший протокол: записал строку в файл — другой агент прочитал.

    Откуда агент знает, что ему написали и нужно прочесть?


  1. Muscera
    04.03.2026 11:32

    Тема интересна, но текст читать невозможно, вот настолько нейронкой от него отдаёт. Я просто читаю и вижу как автор вводил строку дипсика или чатгпто запрос: "сделай мне статью на эту тему, но смешно". Я не против использования ИИ, но вы хотя бы перефразируйте или переосмысляйте написанное :(


    1. Mark_K Автор
      04.03.2026 11:32

      дайте промпт


    1. FixicusMaximus
      04.03.2026 11:32

      Че-то это уже шиза какая-то, извините, конечно.


  1. pkokoshnikov
    04.03.2026 11:32

    Сегодня 2 часа пытался поправить сборку mvn проекта(нужно было по человечески отделить тесты unit от integration и опубликовать allure report). В итоге ничего дельного у codex не вышло. Как и у всех других агентов. Потом старым добрым поиском по интернету прошёлся и понял, что все они предлагали кривые решения из интернета которые сейчас уже не работают. В итоге подумал и сам решил за пол часа, посмотрев просто документацию. Оказалось все не так сложно.

    Вот что эти llm будут делать, когда годные примеры и решения на stack overflow кончаться? А новых просто не появится


  1. IVA48
    04.03.2026 11:32

    Туфта.