# Рабочий процесс ИИ-агентов: команды, части и потоки

URL: https://agentvera.dev/ru/blog/ai-agent-workflow-pipeline/ · Опубликовано: 2026-09-26 · Обновлено: 2026-10-17

Как разделить рабочий процесс ИИ-агентов между несколькими агентами: команда с менеджером и ролями, параллельная команда с одним PR и потоки передачи работы.

**Коротко:**

- AgentVera предлагает три способа разделить работу между агентами: представление команды с менеджером и ролями, параллельная команда с одним PR и потоки, передающие результат одного агента следующему.
- В команде до 24 агентов; параллельная команда запускает каждую часть в своём worktree и ветке (по умолчанию 3 одновременно, максимум 6), затем сливает их и запускает тестовую команду проекта.
- Самый ценный шаг — прочитать план до написания кода: добавьте узел Human approval перед исполнителем в потоке или попросите менеджера команды сначала прислать вам план.

Когда говорят о рабочем процессе ИИ-агентов, большинство представляет одного агента, одну длинную задачу и ожидание результата. Для небольших задач так и работает. На чём-то крупном, например «перевести платежи на нового провайдера», один агент исследует, планирует и реализует всё сразу: контекст раздувается, плана вы не видите, а ошибки всплывают только после написания кода.

В этой статье три способа, которыми AgentVera делит такую работу между несколькими агентами: **команда** с менеджером и ролями, **параллельная команда**, которая запускает независимые части одновременно, и **потоки (flows)**, которые передают результат одного агента следующему.

## Зачем делить рабочий процесс ИИ-агентов?

Проблемы сессии с одним агентом:

- **Контекст растёт.** Каждый файл, прочитанный при исследовании, остаётся в контексте при реализации.
- **План не виден.** Агент сам решает, что делать, и сразу переходит к коду.
- **Ошибки проявляются поздно.** Неверное предположение обнаруживается, только когда падают тесты.

Несколько агентов с чёткими задачами это исправляют. Исследователь не пишет код, планировщик пишет только план, разработчик его реализует, а ревьюер проверяет. У каждого свой небольшой контекст.

## Вариант 1: команда с менеджером и ролями

[Представление команды](/ru/features/team-view/) превращает агентов, открытых в вашем рабочем пространстве, в команду. В окне Team structure вы расставляете их на оргсхеме: один становится менеджером, остальным назначаются роль, инструкции, тот, кому они подчиняются, и тот, кому передают свою работу. В команде до 24 агентов.

Собирать её с нуля не обязательно. Готовые роли (Ready-made roles) подставляют исследователя, планировщика, разработчика, ревьюера, тестировщика и других; готовые команды, например software team (техлид, планировщик, разработчик, ревьюер и тестировщик), сами открывают нужных агентов. У команды и у каждой роли могут быть свои MCP-серверы, так что тестировщик сразу стартует с Playwright, и вам не нужно настраивать это для каждого агента.

Когда команда собрана, ничего не запускается. Вы вводите задачу в поле ниже и выбираете **Give to the team**. Она уходит менеджеру, который делит её, раздаёт и проверяет результаты. Агенты договариваются через чат агентов и общий список задач.

Пока команда работает, представление команды показывает, кто чем занят, как сообщения бегут между агентами и на каком этапе каждая задача. Запросы разрешений приходят на панель внимания над схемой, где их можно одобрить или отклонить на месте. **Status report** просит менеджера кратко подвести итог; **Interrupt all** останавливает всех.

Это подходит для работы, где агентам нужно разговаривать друг с другом: планировщик задаёт исследователю уточняющий вопрос, ревьюер возвращает правку разработчику.

## Вариант 2: параллельная команда с одним PR

Некоторые задачи делятся на независимые части: например, API, интерфейс и миграция новой фичи. [Параллельная команда](/ru/features/parallel-team/) запускает их одновременно.

Агент сам запускает такую команду, когда крупное изменение делится подобным образом. Он пишет части или даёт только цель и позволяет Claude Sonnet прочитать репозиторий и спланировать их. Дальше:

1. Каждая часть уходит своему агенту в свой worktree и ветку, поэтому агенты никогда не трогают файлы друг друга. По умолчанию одновременно работают 3, максимум 6.
2. Закончив, агент завершает ответ маркером `[[TESLİM]]`, а если застрял, то `[[YARDIM]]`. Застрявшая часть ждёт вас: можно принять сделанное, дать ей продолжить или пропустить.
3. Готовые части сливаются в интеграционную ветку, а в качестве итоговой проверки запускается тестовая команда проекта. Если слияние даёт конфликт или проверка падает, подключается интеграционный агент.
4. Вы открываете один pull request или ставите ветку в очередь слияния.

Это подходит для крупных изменений, где части не должны общаться друг с другом, а только сойтись в конце.

## Вариант 3: потоки, которые передают работу дальше

Если нужна фиксированная цепочка, соберите её в [flows](/ru/features/flows/). Классическая последовательность исследование, план, реализация выглядит так:

| Шаг | Агент | Что получает | Правило |
| --- | --- | --- | --- |
| Исследование | Исследователь | Цель | Без кода; описать текущее состояние и варианты |
| План | Планировщик | Последний ответ исследователя | Цель, что вне рамок, файлы, шаги, стратегия тестов, критерии приёмки |
| Одобрение | Вы | План | Узел Human approval |
| Реализация | Исполнитель | Одобренный план | Реализовать план, запустить тесты |

Когда агент заканчивает ход, его последний ответ подставляется в шаблон сообщения соединения (`{{output}}`) и отправляется следующему агенту. Если следующий агент занят, поток ждёт окончания его хода. Узлы, которые делают цепочку безопасной:

- **Condition:** переходить дальше, только если ответ содержит фразу или подходит под регулярное выражение, чтобы вопрос посреди работы не запускал следующий шаг.
- **Transform:** отправить только последний блок кода или первые N строк.
- **Human approval:** остановиться до вашего одобрения, из приложения или из Telegram.
- **Wait** и **Notify:** оставить паузу между шагами и получать уведомления о важных.
- **Turn limit:** приостановить соединение, которое зациклилось.

## Шаг одобрения важнее всего

Какой бы вариант вы ни выбрали, самый ценный момент — прочитать план до написания кода. Неверный план на этом этапе исправляется за пять минут, а когда код уже есть, за часы. Что чаще всего удаётся поймать:

- Модуль, который должен остаться вне рамок, пробирается в план.
- В стратегии тестов нет существующих тестов.
- Порядок шагов, например сначала интерфейс, потом реализация.

В команде попросите менеджера прислать вам план, прежде чем он раздаст работу. В потоке поставьте узел Human approval перед исполнителем.

## Как написать хорошую цель

Первое, что получают агенты, — написанная вами цель. Хорошая цель:

- **Описывает результат:** «Перевести платёжного провайдера с X на Y, не меняя текущий контракт API».
- **Задаёт границы:** «Не трогай модуль выставления счетов».
- **Определяет успех:** «Существующие тесты платежей должны проходить, а для нового провайдера нужно добавить интеграционный тест».

Цель вроде «улучшить платежи» заставляет каждого агента читать всю кодовую базу.

## Что выбрать?

- **Один агент:** правка в одном файле, опечатка или небольшое изменение стиля. Разделение займёт больше времени, чем сама работа.
- **Представление команды:** продолжительная работа, где агентам с разными ролями нужно общаться, задавать вопросы и проверять друг друга.
- **Параллельная команда:** крупное изменение с независимыми частями, которое должно закончиться одной веткой и одним PR.
- **Flows:** фиксированная последовательность, которую вы запускаете снова и снова, с одобрениями и условиями между шагами.

## Долгие задачи, пока вас нет

Сидеть за компьютером, пока идёт долгая задача, не нужно:

- **Уведомления в Telegram:** одобряйте шаг потока с телефона, а ответом на уведомление отправляйте текст этому агенту.
- **[Мобильное приложение AgentVera](/ru/blog/claude-code-mobile-app/):** следите за чатом, терминалом и diff каждого агента на iOS или Android и отвечайте на его запросы разрешений.
- **Запланированные задачи:** отправляйте агенту сообщение по расписанию cron, например чтобы он начинал исследование зависимостей каждое утро.
- **Prevent sleep:** настройка, которая не даёт компьютеру засыпать, пока работают агенты, не позволяет ночным задачам останавливаться.

## Чек-лист

- [ ] Описывает ли цель результат и границы в одном абзаце?
- [ ] Есть ли у каждого агента одна понятная задача?
- [ ] Увидите ли вы план до написания кода?
- [ ] Запустятся ли тесты до того, как работу назовут готовой?
- [ ] Придёт ли вам уведомление, когда всё закончится?

## Подводим итоги

Когда рабочий процесс ИИ-агентов разделён между агентами, на больших задачах они ведут себя предсказуемее: контексты остаются небольшими, план виден, а ошибки всплывают рано. AgentVera даёт три способа сделать это, от живой команды до параллельного запуска, который заканчивается одним PR.

[Начните с бесплатного тарифа](/ru/) и загляните в раздел [уведомления и одобрения](/ru/features/notifications-and-approvals/), чтобы обрабатывать одобрения удалённо.

## Частые вопросы

**Зачем несколько агентов вместо одного?** Исследование, планирование, реализация и ревью — разные задачи. Отдельные агенты держат контекст небольшим, позволяют увидеть план до написания кода и рано ловят ошибки.

**Чем представление команды отличается от параллельной команды?** Представление команды превращает ваших открытых агентов в постоянную команду с менеджером и ролями, которая работает вместе, пока вы наблюдаете. Параллельная команда — это агент, который делит одну задачу на части, запускает каждую в своём worktree и сливает их в одну ветку и один PR.

**Как агенты в команде передают друг другу работу?** Через чат агентов: они отправляют сообщения, ждут ответов и делят список задач с зависимостями. Агенты на разных CLI могут общаться между собой.

**Можно ли по-прежнему собрать цепочку исследование, план, реализация самому?** Да, с помощью flows. Поставьте трёх агентов на холст, соедините их шаблонами сообщений и добавьте узел Human approval перед исполнителем.

---

**Об AgentVera.** AgentVera — настольное приложение для macOS, Windows и Linux от Solviera Teknoloji. Оно запускает 18 ИИ-агентов для программирования (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Copilot, Cursor, Antigravity, opencode, Hermes, Qwen Code, Kimi Code, Kiro, Amp, Droid, Goose, Vibe, Crush, Aider, Cline) рядом, по проектам, в настоящих терминалах с собственными установками CLI и входами пользователя. В бесплатном тарифе количество агентов не ограничено. Скачать: https://agentvera.dev/ru/download/ · Цены: https://agentvera.dev/ru/pricing/