🌿 Про локальных агентов
Не понимаю, как правильно готовить локальных агентов 🤷♂️.
Локальный агент, в моём понимании, — это обвязка вокруг LLM, заточенная под конкретные цели, с которой разработчик взаимодействует напрямую. Например:
• универсальный агент для личных дел;
• агент для разработки конкретного проекта Х;
• агент для разработки Yii3-пакетов.
Вот список моих требований к локальному агенту.
⭐️ Требование 1. Возможность использовать разные «базовые» агенты.
В рамках одной обвязки хочется иметь возможность использовать как минимум Codex, Claude Code и Pi.
⭐️ Требование 2. Основная система должна быть закрыта от агента.
Не хочу, чтобы агент решая задачи в конкретном проекте ходил по системе и другим проектам.
⭐️ Требование 3. Вариативность в ориентации агента на проект.
Агенты нужны для 3х вариантов использования: под конкретный проект, под группу проектов, общего назначения.
Здесь я имею в виду, что методика создания локального агента должна позволять делать агентов под каждый из вариантов, а не то, что одна и та же обвязка будет работать во всех ситуациях.
⭐️ Требование 4. Простое и быстрое развертывание агента.
Возможность на чистой системе быстро получить агента, готового к работе над конкретным проектом. Актуально как для коллективной работы, так и для личного использования (работаю с нескольких компьютеров).
⭐️ Требование 5. Возможность локальной расширения обвязки.
Для экспериментов и временного расширения возможностей, хочется иметь возможность добавить к уже готовой обвязке дополнительные расширения, скилы, промпты и т. п.
❓ Docker-образ
Сейчас я экспериментирую с docker-образами для агентов, которые сразу содержат внутри всё, что нужно для работы: база знаний, инструменты, MCP, расширения, скилы.
И это вроде бы рабочий вариант, но создавать новых агентов довольно трудоёмко и нужно решать сложности взаимодействия с хостом (тот же докер, в котором запускается проект, или локальное расширение функционала агента).
Не уверен, что это правильный путь 🤨
Может надо как-то по другому всё это делать?
Post #286
1.19K
- 👍 4