Post #185

Три AI-агента. Три терминала. Ноль коммуникации между ними. Роутером был я 🔄 Coder знает каждый файл в репо. Analytics имеет доступ к продовой базе. Infra видит логи, деплои, метрики. Каждый хорош в своём деле. Но когда Coder'у нужны данные из Analytics, угадайте, кто копипастит между окнами. Agent-dispatch решает это одной идеей: директория проекта уже IS агент. CLAUDE.md + .mcp.json определяют идентичность и инструменты. Осталось дать им способ разговаривать. Как устроено ⚙️ → dispatch("analytics", "запрос") запускает изолированный subprocess → Целевой агент читает свой CLAUDE.md и .mcp.json → Возвращает JSON, ноль shared state → dispatch_parallel для map-reduce по агентам → Лимит глубины 3, бюджет в долларах, SHA256-кэш Реальный кейс: Coder спросил Analytics про использование фичи. 2% пользователей, тренд падающий. Спросил Infra про связанные ошибки. Ноль за месяц. Фича удалена. Я не скопировал ни символа 🧹 Чем это НЕ является: - Не замена LangGraph или CrewAI - Не автономные агенты без присмотра - Бесполезно, если нет отдельных проектов 900 строк Python. 115 тестов. MIT. pip install agent-dispatch Индустрия ставит Kubernetes на задачи, которым хватит nginx. Координация это вызов функции, а не фреймворк 📦 На 3 агентах тривиально. На 20 subprocess-модель упрётся в потолок. Но пока потолок не достигнут, простота выигрывает. Не устал быть координатором между агентами? Детали и GitHub: https://ginkida.dev/ru/posts/kak-ia-ustal-byt-copy-paste-truboi-mezdu-svoimi-ai-agentami