Kelos - AI-агенты как нативные ресурсы Kubernetes

Все привыкли запускать кодинг-агентов локально: открыл терминал, набрал claude или codex, посидел рядом, посмотрел. Проект Kelos предлагает другой взгляд: а что, если агенты — это не одноразовые локальные команды, а декларативные ресурсы в кластере, как Deployment или CronJob?

Kelos добавляет в K8s набор CRD, которые превращают работу AI-агентов в часть control plane:
- Task — одиночный запуск агента с промптом (выполняется в эфемерном поде);
- Session — долгоживущий диалог на StatefulSet, к которому можно подключаться из веба или терминала;
- TaskSpawner — автоматическое порождение задач из GitHub Issues и PR, вебхуков, Jira или по расписанию;
- Workspace — описание git-репозитория с аутентификацией;
- AgentConfig — переиспользуемые наборы инструкций, плагинов и MCP-серверов.

Под капотом поддерживаются Claude Code, OpenAI Codex, Gemini, OpenCode, Cursor и произвольные контейнерные образы. Задачи можно связывать в цепочки через dependsOn с передачей результатов между этапами — получается полноценная оркестрация: один агент скаффолдит сервис, второй пишет тесты, третий готовит PR.

Что это даёт на практике:
1. GitOps для агентов. Промпты, конфигурации и workflow версионируются в git и раскатываются через kubectl/Helm — как любая другая инфраструктура.
2. Изоляция. Каждый агент живёт в своём поде без доступа к хосту и соседям, с RBAC, лимитами maxConcurrency и activeDeadlineSeconds.
3. Автономные пайплайны. Классический пример из README: TaskSpawner ловит issues с меткой bug и автоматически поднимает агента на исправление.