ElKornacio

мне очень хочется поэкспериментировать, создав такое инновационное объединение: маленькое и невероятно мобильное. ниша, естественно - продукты для агентной разработки. ИИ - это революция всего мироустройства, которая происходит на наших глазах, а агентная разработка - самая горячая, динамичная и прибыльная часть этой революции, её основной драйвер как последние два года (на уровне индивидуальном), так и в ближайшие 4-5 лет (на уровне внедрения в крупные компании). в чем же организационная инновация? если упростить, текущая картина объединений вокруг разработки продуктов выглядит так: 1. классические SaaS-компании с закрытыми пропиетарными решениями очень хорошо умеют генерировать прибыль, но лишены той скорости и динамичности, которая необходима для конкуренции на рынке AI-продуктов. сотрудники сидят на ЗП или эфемерных опционах, слабо влияют на продукт, и зачастую лишены энтузиазма, творчества, да и вообще причастности к чему-то важному для них. драйвом жертвуют в угоду стабильности. 2. с другой стороны, классические объединения энтузиастов, опен-сорс проекты, где все двигаются на чистом драйве и любви к продукту, зачастую лишены долгосрочных моделей мотивации и распределения прибыли (да и прибыли как таковой). участники могут получать кайф от процесса, 100%-ное чувство сопричастности и творческой реализации, но я практически не знаю историй, как кто-то купил квартиру на доход с опенсорса (не говоря уже о чем-то большем). это убивает проекты - драйв драйвом, а всем хочется иметь кешфлоу. 3. тут на сцену выходят стартапы - маленькие, динамичные, у сотрудников есть небольшие доли, вроде как всё хорошо? на самом деле - да, стартапы это почти идеальная структура, если бы не венчурная модель финансирования, которая убивает распределение прибыли между участниками, а доли размазывает на 3-4 года, да и в целом, переориентирует развитие компании с роста прибыли на рост оценки (которая зачастую ничего не значит). мне хочется взять лучшее от каждого из миров: 1. закрытый пропиетарный продукт и выстроенные продажи через классическую юр. структуру - как основа кешфлоу для участников. 2. энтузиазм, влияние на продукт, горизонтальная структура без жесткой иерархии и любое количество рабочих часов - как лучшее, что можно взять от мира опенсорса. 3. небольшой размер, динамичность, и продукт на самом острие технологического прогресса - от мира стартапов. мне кажется, что лучшие участники для такой команды - молодые разработчики, джуны/студенты, которые с одной стороны уже имеют практический опыт разработки, а с другой - не понимают, зачем навыки разработки нужны через 4-5 лет. им хочется вовлечения в продакт-менеджмент, выстраивание процессов вокруг агентов, опыта реальной AI-first компании, и чтобы это был не хобби-проект, а реальный коммерческий продукт. через это я хочу ещё и доказать, что нарратив "джуны больше не нужны, их заменяет ИИ" - буллщит; что энергия, открытость, готовность создавать что-то новое, и разработческие навыки с флотом агентов в руках дадут коктейль в 10 раз более эффективный, чем работа с опытным, но инертным чуваком. камон, тратить время на переубеждение заматерелых скептиков, что мир поменялся, и двигаться надо иначе - непозволительная роскошь на рынке, где надо обгонять сотни команд по всему миру. в общем, если вам интересно в этом поучаствовать, и у вас есть хотя бы 15-20 часов в неделю, напишите мне в лс (@sewald) небольшой абзац про свой опыт в разработке в целом, в разработке с ИИ, и что вы думаете про ближайшее будущее в этой нише. если CV-шка есть - тоже было бы кстати, если нет - плевать.

всем привет! пост-размышление и запрос во вселенную (если вы студент/джун - дочитайте). я много думаю о том, как выглядят организации будущего. не "организации как бизнесы/бизнес-модели", а "организации как объединения людей". роли размываются ужасно: сотрудники с ИИ могут сочетать в себе 3-4 профессии, закрывают не просто кусочек компетенций, а целые части продуктового процесса, ато и целые продукты. про "команда в 2-3 человека + ИИ может гораздо больше чем орг. структуры на 100 человек" не писал только ленивый - оно и понятно, 3 человека синхронизируются и коммуницируют радикально эффективнее, чем 100, а выстроенный вокруг ИИ процесс приводит к тому, что бутылочное горлышко не в реализации и операционке, а в генерации и упаковке продуктовых гипотез/спецификаций, и маркетинге. как в такой ситуации строить найм тоже радикально непонятно. если раньше на собесах 10-20% вопросов были про компетенции, которые кандидату никогда не пригодятся в работе (но там хотя бы можно было искать корреляции, типа, "умеет решать алгоритмику = наверн не тупой"), то сейчас собеседования выглядят как полный сюр - 80-90% вопросов про вещи, которые по факту будет делать агент, и обе стороны это знают. да, я понимаю, что нельзя слепо делегировать всё ИИ, и да, я понимаю, что хороший эксплуататор агента должен прекрасно знать, какой результат он хочет получить, и всё такое, бла-бла-бла. но делать вид, что ничего не изменилось, и считать себя "AI-first компанией" просто потому, что вы на собесах стали задавать 2 вопроса "каких юзал агентов? умеешь их настраивать, ну, скиллы там, Эм-Си-Пи?" - оч странно. от замшелых, закостеневших бюрократизированных структур веет жутью - ты смотришь на них, и вот они вроде живые, шевелятся, но ты отчетливо видишь, как на небольшом горизонте времени, они мертвы. какие-то - полностью, какие-то - изменятся до неузнаваемости. в ситуации, когда компетенции обесцениваются и меняются каждые полгода, рынки перестраиваются с безумной скоростью, вчерашние лидеры теряют 80% капитализации, а noname стартапы из 3-5 человек оцениваются в миллиарды спустя год после основания - на первое место выходят странные мета-вопросы про то, что вы из себя представляете в целом: кто вы, как организация, как группа людей, как команда? чем вы отличаетесь от других, почему ваша модель мотивации победит? что вы умеете как объединение, а не как несколько независимых человек? почему пять лет назад форма вашего объединения не имела бы смысла, а теперь она станет причиной вашего успеха? мне невероятно откликается этот текст-размышление про инновации в организационных формах: https://x.com/jayagup10/status/2052870394093408558 две главные мысли, которые мне прям люто зашли: 1. Лучшие организации всегда понимали: люди — это не просто ресурс, выполняющий работу; люди — это и есть сама компания. С ИИ это становится ещё очевиднее, поскольку всё остальное меняется с невероятной скоростью. Если ваш продукт можно скопировать, а технические преимущества могут обесцениться буквально за месяцы, то главным и неизменным вопросом становится: какую именно организацию вы выстраиваете, и какие люди способны её создать? 2. Самые значимые компании — это, по сути, орагнизации-изобретения, организации-открытия. Они создают новый тип институции вокруг нового типа деятельности и тем самым делают возможным появление новых типов людей. ... Великие компании — это не просто места, куда приходят талантливые люди. Это структуры, позволяющие определенному типу таланта наконец проявить себя.

как дела на Opus 4.7, посоны? 🙂 P.S. я иногда вынужден юзать cc cli - и я прям диву даюсь, насколько 5.5 (да и 5.4) убежал вперёд 4.7. ну прям реально - час работы можно выкинуть в мусорку - беспрерыное создание ошибок, и последующая их героическая починка, на элементарной задаче.

https://claude.com/blog/new-in-claude-managed-agents Anthropic завезли "сны" для агентов в их облаке. этакая концепция само-рефлексии, где агент время от времени анализирует логи собственных сессий и прикидывает, где и что он мог бы сделать лучше, и какие новые скиллы/правила ему завести, чтобы стать ✨лучшей версией себя ✨ звучит конечно интересно, но учитывая регулярные проблемы моделей с овер-спецификациями (когда вместо выведения и редактирования общих паттернов они просто жестко зашивают себе в правила конкретные кейсы), не уверен, насколько хорошо оно сработает вторая прикольная фича - outcomes. вы можете заранее сохранить "эталонный результат", набор требований, которые должны применяться к какому-то результату работы, и тогда, отдельная моделька (с отдельным контекстом) будет валидировать результат работы агента прежде чем он закончит работу. sounds cool, если бы не bias моделей в self-review задачках (даже с чистым контекстом). не думаю, что Anthropic будут юзать для grader другие foundational-модели. но несмотря на это, мне кажется, встраивание reality-check как обязательной части работы агента - это круто и полезно 🙂

иронично, но из всех способов ускорить работу кодинг-агентов, которые я потестил за последнюю неделю (ещё больший параллелизм, вынесение implementation фазы на codex-spark, и т.д.), самым крутым с точки зрения соотношения трудозатраты-эффективности (1 запрос агенту и он сам всё за пять минут сделал) оказался... везде заменить tsc typechecking (`tsc --noEmit`), линтинг (eslint) и форматтинг через prettier на oxfmt/oxlint. у меня чекинги и фиксы - обязательная часть фазы работы агента, и они до 50-60 секунд могли занимать. теперь занимают ~1с (и это на внушительной монорепе). причём, даже все мои кастомные самописные eslint rules прекрасно работают. на одной итерации работы агента-имплементатора было ~15 минут работы в среднем, теперь на 3-5 минут меньше. 🙂🙂🙂

блин, жутко сложно совмещать перелёты чуть ли не еженедельно, подготовку к свадьбе и жуткий загруз на остальных фронтах, сорри что снова чутка выпал. но про это я давно хотел запостить, и, наконец, руки дошли. я уже писал выше, что сейчас ИИ-разработка в стадии лютейшего внедрения, черта "это новая реальность" давно пройдена, аксели теперь больше заинтересованы в стартапах про встраивание агентов в организационные процессы, а не в новых агентах как таковых. и компетентностный водораздел в разработке теперь проходит не между "юзает ИИ" и "не юзает ИИ" (такие ещё есть?), а между "глубоко понимает как настраивать и использовать кодинговых агентов, тюнить контекст, настраивать скиллы" и "ну я в Курсоре пишу, таб-таб-таб, мне нраицца, модель Авто топ))" 🙂 и в канале, и на конфах Тимур (надеюсь вы на него давно подписаны) давно и много рассказывает про то как и разрабам освоить использование кодинг-агентов на профессиональном уровне. так вот! 12 мая у него стартует оч кайфовый 7-недельный курс AI Coding для Разрабов: вот прям от азов с базовой подготовкой репы к агентам и до создания полноценных workflow с сабагентами, скиллами, управлением контекстом, и прочим. где-то по 4-5 часов в неделю - видеоуроки, созвоны, практика, все дела, плотненько, но без перебора; решение всяких классических проблем с галлюцинациям, игнором инструкций, ИИ-техдолгом, и прочая мякотка, о которой трудно узнать без большой практики. зачем я вам про это пишу? там осталось не очень много мест (никаких ссаных "кураторов", Тимур сам ведёт созвоны, поэтому ограничение по кол-ву), и мне кажется, что это ппц релевантная тема для тех, кто хочет глубоко вкатиться в тему кодинга с ИИ. так что вот! если что - ссылка вот https://ai.khakhalev.com/r/course-may/ P.S. обязательно загляните в комменты к посту 🙂🙂

по GPT-5.5: по ощущением, она и правда стала быстрее, но не в плане "быстрее генерирует", а в плане "быстрее решает задачу". часто в тех местах, где 5.4 уходила в долгие раздумья, 5.5 даже в x-high переходит к активным действиям и редактированию файлов шустрее, это очень приятно. принципиальных отличий в архитектуре пока не заметил - может, потому что мне 5.4 как архитектор в 90% случаев итак нравится. по дизайну/frontend-способностям - вообще разницы не заметил. я, конечно, лендинги не генерирую, может быть там рост и есть, но если сравнивать с теми же генерациями от Claude Design - то тут заметно слабее. с другой стороны, на Claude Design обвес из пачки скиллов, а с GPT-5.5 я почти чистыми дефолтами пользуюсь.

Вышли превью DeepSeek v4: 🔹 DeepSeek-V4-Pro: 1.6T total / 49B active params. 🔹 DeepSeek-V4-Flash: 284B total / 13B active params. Статья тут Архитектурные фичи: — новые виды аттеншена для поддержки длинных контекстов: CSA и HCA (третья картинка) — mHC из недавней статьи — Engram нет — претрейн на 32Т токенов с Muon, FP4 Играться можно на сайте deepseek.ai В API тоже есть, $0.14/$0.28 за Flash и $1.74/$3.48 за Pro

⚡️ GPT 5.5 вышел как всегда всё подросло на бенчах, новая сота, бла-бла-бла из интересного: модель описывают как хорошего архитектора, с очень высокой четкостью восприятия системы в целом, и способностью планировать. почти все комментарии относительно роста способностей модели в кодинге именно про это - что четкость в архитектуре и проектировании сильно выросли. чтож, буду тестить, во всех аппах доступ уже получен 🙂

вот шутки шутками, а я такую же историю недавно про стажера слышал. что взяли, потому что студент-стажер дешевле макс-подписки клода, а работает больше 🙂

у OpenAI стрим, говорят, будет в 22 по Мск, но, кажется, все уже знают, что там будет 🙂 вроде бы GPT Image 2 раскатили уже на всех - слышу отзывы, что даже на бесплатных акках уже доступно. по отзывам - заметно обгоняет Nano Banana 2 в качестве и точности генераций.

⚡️Вышел Claude Design кажется, когда фигма просела на 9% - это была реакция рынка не на Opus 4.7, а на инсайды о Claude Design. надеюсь, на выходных все хорошенько потыкаю и поделюсь фидбеком. агентный дизайн для меня и по сей день большая боль 🧐

⚡️Codex Desktop теперь содержит в себе всё ну и OpenAI естественно не смогли стоять в стороне, и не подрезать немного инфоповод собственной новостью. универсальную аппку со всеми возможностями одновременно обещали давно, и вот, кажется мы дождались 🙂 тоже будем тестить, жду апдейта, до меня пока не долетело.

⚡️ Claude Opus 4.7 ох, ну не знаю ребята, сможете ли вы потягаться с instruction following у OpenAI... 🙂 будем тестить!

4. сам флоу мерджа разбит на следующие шаги: 4.1. сначала агент принимает решение о сложности мерджа, их три: бесконфликтный (изменения не касаются уникальных фич в этой ветке), легкие конфликты (изменения задевают фичи, но очевидным образом, и легко интегрируются), сложный (изменения сильно связаны с уникальными фичами и требуют заметной модификации). 4.2. если флоу первый или второй - сразу запускается workflow имплементации. 4.3. если флоу третий (сложный) то агент обязан сначала разработать план. он заливает его в коммент к пулл-реквесту в GH, и шлёт пуш в телегу. смотрим план, и либо пишем к плану коммент (в большинстве случаев), тогда агент должен переделать план и снова залить в GH как новый пост, или ставим на пост с планом одобрительную реакцию, что триггерит флоу имплементации. 5. флоу имплементации предполагает довольно потное и детальное тестирование в конце работы, которое в том числе требует, чтобы агент залил скрины всех модифицированных и релевантных экранов/состояний в комменты к пулл-реквесту, написал текстовое саммари проделанной работы, после чего стукнул пуш в телегу. 6. финальный шаг - отсматриваем скрины/результаты в пуллреквестах в гитхабе, мерджим. если что-то не нравится, прям к пуллу можно написать коммент (коммент летит в ту же сессию агента как требование о доработке). • какие главные минусы я обнаружил за это время? 1. сейчас полная отработка всех head-веток занимает почти 3 часа. я оснознанно шёл по пути последовательных агентов вместо параллельных, потому что не хотел париться с настройкой окружения. даже если оно будет занимать 8 часов - меня будет устраивать, это всё равно полностью фоновая работа. если прям сильно упрусь - запараллелить несложно. 2. иногда очень сильно не хватает возможности дать агенту из одной head-ветки контекст из соседней. на этапе ревью плана я, бывает, уже предыдущему агенту проговорил все косяки, переключаюсь на следующего - и там похожие проблемы. так и хочется сказать "блин, глянь в соседний PR, и учти мои комменты оттуда". в целом, это легко доделать, но руки всё не доходят, приходится копипастить. 3. флоу заведения новых head-веток пока что полностью ручной (ну разве что первичная имплементация кода от агента). пока их <10 - это норм, но мне бы хотелось чтобы их было 50+, и там без автоматизации можно умереть. • какие главные плюсы? 1. да это просто охуенно! 90% мерджей проходит совершенно бесшовно и без моего участия. у меня буквально существует 9 версий продукта, с довольно заметными адаптациями, и при этом скорость разработки не изменилась совершенно, а клиенты счастливы. 2. кажется, это и есть та самая "гипер-кастомизация", которая ярко выделяет тебя на фоне остальных и впечатляет клиентов. буквально слайд добавили в деку с Джимом Керри из "всегда говори да" 🙂 если этот флоу будет обновляться, буду время от времени делиться апдейтами.

ну и раз я давно молчал, то надо бы поделиться чем-нибудь полезным! очень много в последний год было разговоров про гипер-кастомизацию. дескать, теперь можно продукты адаптировать даже под очень небольших клиентов, потому что стоимость доработок копеечная, благодаря ИИ-кодингу. где-то здесь правда висел в воздухе вопрос "а как потом поддерживать 300 версий продукта", но на него тоже был ответ в духе "ИИ справится". разговоров много, но вот каких-то реализаций в проде я не видел. пару месяцев назад b2b-клиент пришёл с "а можно фичу", и это была нахер никому не нужная фича кроме него. я хотел сказать "нет", а потом подумал - а чё нет-то? сел думать, как сделать так, чтобы я мог безболезненно поддерживать много таких уникальных хотелок. изначально пошёл по пути с единой кодовой базой и фича-флагами. этот процесс очень быстро стал болезненным - когда в проекте уже 5+ больших уникальных доделок, при этом они ещё зачастую конфликтуют (2 клиента просят разный вид одного компонента), агенты начинают путаться в коде (какой сценарий дефолтный, а какой "заточка под клиента"), да и выглядит всё жутко грязно. в общем, процесс надо было менять. решил пойти по пути гит-бранчей. и вот, последний месяц с новым процессом, которым сегодня и хочу поделиться, фактически как готовым плейбуком, потому что получилось действительно офигенно, и пока что никаких болей я не словил. • итак, в начале классический гит-флоу: 1. продуктовые фичи разрабатываются в отдельных фича-бранчах (речь о фичах, которые нужны всем, а не об уникальных) 2. dev-ветка как нестабильный предрелизный код. в неё мерджатся фича-бранчи, когда агент делает ревью фича-бранча - он делает именно ревью диффа против dev'а. 3. main-ветка это стабильная версия продукта. после тестирования и фиксов в dev'е, мердж-коммит dev в main это и есть релиз (да, без release/* веток, всем норм) • дальше начинается самое интересное: 1. под каждого клиента с уникальными хотелками заведена персональная ветка head/hc-[имя клиента]. в этой ветке есть специальная спека PATCH.md, с детальнейшим описанием уникальных фич, сделанных под этого клиента. этот файл - точка входа для агента, который реализует/обновляет эти фичи. это спека как по функциональности, так и по всему процессу тестирования (естественно, полная автоматизация, рук человека тут не должно быть вообще). помимо этого, в этой же ветке AGENTS.md модифицирован - там идёт объяснение агенту, что он находится в спец. ветке, упоминание PATCH.md, требование посмотреть diff текущей ветки над main, чтобы понять, какие уникальные отличия здесь есть (то есть patch.md - описание, diff - реализация). 2. коммит в main триггерит скрипт, который автоматически создаёт pull request из main в каждую head/hc-* ветку (простейший github action). 3. у меня есть локальный workflow (да, я фанат локальных агентов на отдельном макбуке), который замечает эти пулл-реквесты и последовательно для каждого запускает отдельную сессию агента. задача агента - с учётом знаний о том, какие уникальные фичи должны быть на этой ветке, и инфы (diff этой ветки поверх main) о фактической реализации, произвести корректный merge и тестирование. когда создаётся сессия агента, связка "ID пулл реквеста <> ID сессии агента" сохраняется, чтобы все последующие триггеры по этому пулл-реквесту летели в тот же контекст.

ладно, ребята, пора мне воскресать (надо было на Пасху, эх 🙂) • что вообще сейчас происходит вокруг ИИ/агентов? мне кажется, весь движ сосредоточился во внедрении. я вижу мелкие инновации в агентах (разношерстные эксперименты со swarm'ами), движение в сторону параллелизма/клауда и все такое, но большого вау-эффекта никакие из этих новостей не вызывают, если честно но при этом, я вижу насколько агентная разработка (и агенты в целом) перешли в стадию интенсивного внедрения - тонны запросов на консалтинг, по всем чатам одинаковые дискуссии - как централизованно управлять аккаунтами сотрудников, как следить за активностью и мониторить, как управлять контекстом в проектах большого масштаба, как выстраивать процессы, и всё такое. и это жутко интересно! огромное количество решений на рынке отлично работают для одного пользователя, но ужасно масштабируются на 50+. к тому же, многие компании сталкиваются с суровой реальностью: пока ИИ-гиганты спонсируют подписки для индивидуальных юзеров, на энтерпрайз-клиентах они откешиваются по максимуму. отсюда сразу появляется куча интереса к тому, как экономить токены в промышленных масштабах, в целой компании. помимо этого, на рынке четко формируется категория продуктов "UI+тулинг поверх готового harness (Codex / Claude Code / OpenCode)", новые desktop app'ы появляются чуть ли не каждую неделю, многие давние игроки подняли раунды, да и гиганты видят в этом рынке явную перспективу, судя по тому, что Anthropic уже начал вставлять палки в колёса пользователям своего Claude Code SDK (их теперь чарджат не через подписку, а по цене API с дисконтом 🤦‍♂️). плюс, вижу что интерес к экономии токенов на уровне индивидуальных юзеров тоже сильно растёт - гайки закручиваются повсеместно, "весна" агентов заканчивается, лимиты улетают быстрее, цены на подписки поднимают даже китайцы. все ищут способы экономить - от управления контекстом и выстраивания каких-то хитрых пайплайнов, и даже до возросшего интереса к локальным моделям. а ещё сильно растёт категория "агент как самостоятельная роль" (OpenClaw/Paperclip/etc). я вижу очень сильную рифму с тем, как ровно год назад похожие процессы проходили продукты сегмента "агент как инструмент для человека". конец 2024 - хайп агента в Cursor, конец 2025 - хайп OpenClaw, начало 2025 - взлёт разработки с агентами, начинают появляться cli и тулинг вокруг, оркестраторы и т.п., начало 2026 - взлёт автономных агентов, куча Claw-like решений, гиганты завозят свои аналоги (аля Dispatch), появляется тулинг и оркестраторы (аля Paperclip). как будто мы зашли на следующий виток этой спирали 🙂 в общем, много ярких трендов и интересных телодвижений. постараюсь вернуться к регулярным постам, и детальнее описывать, что конкретно интересного происходит, и как решать те проблемы, с которыми многие сейчас сталкиваются. P.S. если накидаете в комменты, о чём было бы интересно почитать - обязательно это учту 🙂

тут Курсор на днях Composer 2 выпустил, и все заинтересовались - в бенчах выше Opus 4.6, и быстрый ппц, и цены адекватные, в общем, по рынку стал разбегаться слушок о ренессансе Курсора. сейчас вот увидел интересную инфу, что за Composer 2 возможно скрывается Kimi 2.5, дотюненная. отдельно кекнул с того, что в комментах даже появился Маск, и прокомментировал модель в Курсоре)) https://x.com/fynnso/status/2034706304875602030

господи, предыдущие трейлеры нового Человека-паука, которые я посмотрел, оказывается, были не настоящими в каком жутком мире ИИ-слопа мы оказались 😕 я ещё думал - вау, всего один фильм, и 20 сюжетов одновременно, неужели он будет идти часов 5. теперь всё ясно(( P.S. если что - вот настоящий

чисто чтобы вы не думали что я совсем умер, напишу хоть что-то полезное в Кодекс завезли субагентов: https://developers.openai.com/codex/subagents/ вообще, завезли их давно - просто сейчас выпустили в общий доступ из под беты. я их много успел потестить за время беты, и... мне не очень понравилось. реализация у Claude Code как будто дотюнена получше. с точки зрения идеи - мне понравилось, что субагенты полностью асинхронные, основной агент (оркестратор) взаимодействует с ними так же как вы - может им написать сообщение, задать вопрос. по началу мне это показалось крутым - в отличие от CC, где 99% взаимодействий с субагентами - синхронное, когда основной поток тупо ждёт, пока работа завершиться, это выглядело мощно. беда в том, что хоть написать субагенту сообщение оркестратор и может, но ответ увидит только в конце работы субагента, ТОЛЬКО когда его финальное сообщение написано... и модели совершенно не вдупляют, как с этим взаимодействовать. то есть, пока субагент полностью не закончил свою задачу - оркестратор думает, что он молчит, и игнорирует его. и это очень тупо: оркестратор даёт субагенту задачу, ждёт 15 секунд, и пишет "чета он молчит, видимо, ещё работает". ждёт ещё 15 сек, пишет "чёт всё ещё молчит, спрошу, как он там))", пишет субагенту типа "Ты там как? Сообщи мне результаты выполнения задачи". прикол в том, что субагент не может ничего сообщить "в процессе" - у него нет никакого тула типа "ответить оркестратору", он думает, что его сиюминутный текстовый ответ будет виден оркестратору, и он пишет "Всё хорошо, продолжаю работу!", и собственно, продолжает работу. т.к. это не финальное сообщение, то оркестратор его не видит, и начинает паниковать, типа "чёта этот крендель молчит в ответ уже на 5 сообщение. кажется, он завис - запущу нового". ну и история повторяется. в общем, пока как-то так. надеюсь поправят, не выглядит, как сложная проблема.