Оркестратор = ИИ менеджер, с которым вы контактируете — главная модель делегирует другим LLM / спавнит субагентов и деплоит в main
Я долго откладывал это (всегда приятно идти проторенным путем 😁), но объемы растут, хочется быть ближе к полной автономии (спишь → агент работает). Тем более есть gnhf для длительных автономных ночных сессий.
НО!
Это очень дорого.
Я когда слышу про "я трачу токенов на $1000+ в мес." — мне становится страшно за их
Сейчас у меня по подпискам x2 Ollama, хClaude, x2 Antigravity (с годовыми Google AI PRO), х5 NVIDIA NIM (на все мои Google аккауны), х1 ChatGPT, и всё разрозненно. Ну да, есть QA с Кодексом, который спавнится клауд кодом, но это всё равно не уровень 😁
Тру чуваки юзают 60 подписок, сетап их харнессов, у этого парня ротатор ключей (закончился 1 → следующий).
Короче..
Цель: многопоточность, не читать что пишет, коммуникация через ИИ менеджера, для каждого агента - свой github work-tree, авто-рулы, авто-ревью+QA.
Сейчас задача это всё подружить через CLI + OAuth + harness-ы + API key-ротаторы + skills + plugins + второй мозг, апдейт дневных / недельных лимитов и чтобы это всё было нативно на MacOS (пока что, а потом на линкус в облако и ставить задачи из тг войсов)
За основу сначала взял OrchestrationEngine (а потом увидел на ProductHunt как поляк релизнул на Go производительное решение)
Что ещё:
- Git workflow (каждый агент пишет в своей ветке, а не в main)
- CLIProxyAPI (вызовы провайдеров)
- нативный UI под macOS UI
- pi-openai-server-compaction для длинных сессий Pi лучше юзать кусок харнесса кодекса (лучше сжимает контекстное окно)
- firstmate — готовый сетап из скиллов, agents.md, hooks, plugins (ещё как вариант — dark-factory)
- lavish — чтобы не читать чат, LLM сразу создает HTML для ревью
Можете выбрать что-то из списка (см. скрин) или взять готовый Ruflo (Swarm, память, сотни инструментов и агентов, Claude/Codex)
Stay tuned!