как собрать команду ИИ для работы с кодом

Мультиагентные системы: как «команда ИИ» берёт сложность штурмом #docker Когда один ИИ — мало. Нужна команда Ночные падения, баги «только на проде», фичи, которые нужно вчера — знакомо? В такие моменты один, даже очень умный, ИИ похож на гения-одиночку на стройке небоскрёба. Он силён, но не масштабируется. Решение — команда ИИ-агентов: аналитик, фиксер, контролёр, координатор. Каждый делает своё, вместе — закрывают задачу. В этой статье мы покажем, как собрать такую «бригаду» поверх LLM так, чтобы она реально работала с кодом: читала файлы, вносила патчи, гоняла тесты и сама себя проверяла. Без магии — с понятным интерфейсом действий (ACI), с архитектурой, которая объясняет метрики, и с живыми примерами из репозитория. Что получите за чтение: простую логику, почему «команда» надёжнее «соло-ИИ» и как это связано с ReAct, self-consistency, процессной проверкой и

link