Локальный ИИ-оркестратор

Agent Argo

Вы описываете цель. ИИ-руководитель (CEO-ИИ) планирует, делегирует задачи специализированным агентам и проверяет результат, прежде чем он будет считаться готовым — локально на вашем устройстве, а не в неведомом облачном «чёрном ящике».

CEO-ИИОдин интерфейс вместо множества промптов: понимать, планировать, делегировать, проверять
Без привязки к поставщикуОблачные провайдеры и локальные модели, скомбинированные по возможностям и цене
Локальный подходПроекты, запуски, знания и данные аудита остаются на вашем устройстве
Телеметрия

Измерено, а не заявлено

Argo измеряет стоимость за принятый результат, а не за токены. Эти показатели получены из анонимизированной телеметрии реальных установок с добровольным согласием: только агрегированные цифры, никогда — содержимое проектов.

Пока недостаточно анонимизированных данных об использовании для отображения показателей — они появятся, как только будет достигнут минимальный объём выборки.

Позиционирование

Не чат-бот. Искусственная команда разработчиков

Один-единственный агент быстро выдаёт правдоподобное решение. Но правдоподобность — не то же самое, что надёжность. Argo разделяет планирование, реализацию, проверку и утверждение на отдельные зоны ответственности — как хорошая команда.

Оркестрация

Команда, а не одна цепочка рассуждений

Argo разбивает задачу на части, распределяет её между специализированными ролями и даёт им возможность противоречить друг другу, прежде чем что-либо будет написано. Это выявляет слабые места, которые пропустил бы одиночный агент.

Контроль

Автономность с защитными барьерами

Изменения сначала возникают в виде патча в изолированной среде и применяются только после проверки. Вы сами определяете, что Argo может делать автоматически — критичные действия всегда остаются под отдельной защитой.

Прослеживаемость

У каждого решения есть след

Каждый запуск фиксирует, что произошло: какой контекст, какая модель, какие затраты, какая проверка. Даже спустя месяцы можно проследить, почему было принято то или иное решение.

Принцип работы

От требования к проверенному результату

Вы описываете цель на естественном языке. Argo превращает её в план, оркестрирует нужных агентов и выдаёт результат, который не просто выглядит готовым — он проверен.

  • Планировщик и replanner решают, какие агенты и модели действительно нужны
  • Независимые верификаторы проверяют результаты, а не просто суммируют их
  • Контекстные пакеты доставляют именно нужные части больших кодовых баз
  • Git-режим: коммиты, ветки и описания PR формируются на основе выполненной работы
CEO-ИИ
Понять задачу, построить план и граф задач
Команда агентов
Архитектура, разработка, QA, документация — со структурированным обсуждением
Верификация
Тесты, ревью, независимые проверяющие инстанции, ремонтные запуски
Результат
Проверенные патчи, обоснования и полный след аудита
Экономика

Правильный показатель: стоимость за принятый результат

На одну задачу Argo часто расходует больше токенов, чем один-единственный чат, — и всё равно обходится дешевле. Рутинная работа выполняется на дешёвых или локальных моделях, а дорогие топовые модели применяются только там, где их дополнительная ценность оправдывает дополнительные затраты.

  • Интеллектуальная маршрутизация моделей по ценовым категориям с объяснимым выбором модели
  • Бюджеты, мягкие и жёсткие лимиты затрат, симуляция перед стартом
  • Меньше попыток, меньше переделок, меньше времени на ревью — самый дорогой ресурс — это труд человека
Рутина
Поиск контекста, документация, простые проверки → дешёвые или локальные модели
Сложные задачи
Архитектура, сложная реализация, анализ первопричин → мощные модели
Подстраховка
Верификация и эскалация — только там, где они приносят измеримую пользу
Следующий шаг

Лучшие результаты при меньшем контроле

Меньше переделок, меньше времени на ревью, больше доверия к результату — вот в чём разница между агентом и командой.