Перейти к основному содержимому
DevTools, AI, Автоматизация разработки

Koder — 2 AI-агента, 9 микросервисов, кратное ускорение разработки

Внутренний инструмент

AI-система разработки: 2 агента (Архитектор + Разработчик), 9 микросервисов, параллельное выполнение задач на любых серверах. Смотреть кейс →

Проприетарная разработкаЗасекречено9 микросервисов
Детали засекречены
PythonFastAPIReactDockerMulti-Agent AILLM
О системе

Проприетарная платформа для автоматизации разработки ПО. Два специализированных AI-агента работают как слаженная команда: Архитектор планирует и контролирует, Разработчик реализует код. Микросервисная архитектура обеспечивает масштабирование на множество параллельных проектов — локально и на удалённых серверах.

🔒строк кода
микросервисов
AI-агента
🔒ускорение
Архитектура

Dual-Agent Architecture.

Два специализированных агента работают как слаженная команда.

AI-агент Архитектор

Планирование и контроль

  • Анализ требований и ТЗ
  • Декомпозиция на подзадачи
  • Code review и контроль качества
  • Координация разработки

AI-агент Разработчик

Реализация и тестирование

  • Написание кода по заданиям
  • Выполнение shell-команд
  • Тестирование и отладка
  • Рефакторинг и оптимизация

Проприетарный протокол координации

Автоматические триггеры · Передача контекста · Синхронизация состояний

Функциональность

Что умеет система.

AI-агент Архитектор

Специализированный агент для планирования, анализа требований, декомпозиции задач и контроля качества кода.

AI-агент Разработчик

Специализированный агент для реализации кода, выполнения команд, тестирования и рефакторинга.

Координация агентов

Проприетарный протокол коммуникации между агентами с автоматическими триггерами.

Progress Tracking

Real-time отслеживание прогресса разработки, метрики и аналитика по проектам.

Multi-Interface

Web Dashboard для управления + Desktop App для интеграции с локальным терминалом.

Параллелизм

Запуск множества проектов одновременно на локальных и удалённых серверах.

Технологии

Технологический стек.

Backend
  • Python 3.12+
  • FastAPI
  • SQLAlchemy
  • PostgreSQL
  • Redis
Frontend
  • React 18
  • TypeScript
  • Tailwind CSS
  • Zustand
Desktop
  • PyQt6
  • iTerm2 API
  • AppleScript
Инфраструктура
  • Docker
  • Traefik
  • MinIO
  • WebSocket
Метрики

Объём кода.

Засекречено
строк кода
🔒
Backend (Python)
🔒
Frontend (React)
🔒
Desktop (PyQt)
🔒
Shared Libraries

Безопасность

  • JWT + 2FA аутентификация
  • Организационная модель (multi-tenant)
  • Ролевая модель доступа (RBAC)
  • Изолированные среды выполнения
  • Полный аудит всех операций

AI-функции

  • Dual-Agent Architecture с разделением ролей
  • Проприетарный протокол координации агентов
  • Автоматическая декомпозиция задач
  • Multi-model support (несколько LLM-провайдеров)
  • Контекстная передача между агентами
  • Автоматический code review и тестирование

Проблема

Традиционная разработка требует много времени на координацию между планированием и реализацией.

AI-ассистенты работают как одиночные агенты без специализации ролей.

Сложно масштабировать разработку на множество параллельных проектов.

Нет системы, которая автоматизирует весь цикл: от ТЗ до production-ready кода.

Решение

Dual-Agent Architecture — два AI-агента с чёткими ролями: Архитектор (планирование, контроль качества) и Разработчик (реализация, тестирование).

Протокол координации — проприетарная система коммуникации между агентами с автоматическими триггерами и передачей контекста.

9 микросервисов — Orchestrator, Auth, Console Manager, Git Inspector, Prompt Manager, Token Counter, Progress Manager, Analytics и другие.

Мультиплатформенность — Web Dashboard (React) + Desktop App (PyQt6) для разных сценариев использования.

Параллелизм — возможность запуска множества проектов одновременно на локальных и удалённых серверах.

Результаты

  • Кратное ускорение разработки за счёт параллельной работы двух агентов.
  • Автоматизация рутинных задач: code review, тестирование, документация.
  • Консистентное качество кода благодаря многоуровневой проверке.
  • Масштабирование на неограниченное количество параллельных проектов.
Процессы

Ключевые сценарии.

Этапы разработки и координация агентов

Цикл разработки

Полный цикл от ТЗ до production-ready кода.

Инициализация
Декомпозиция ТЗ
Разработка
Code Review
Тестирование
Деплой

Координация агентов

Протокол взаимодействия Архитектора и Разработчика.

Детали протокола засекречены
Сторителлинг

Вот представьте…

1
Вы пробовали

Даёте ChatGPT задачу. Он пишет код. Вроде работает. Потом находите баг. Потом ещё. Потом понимаете — архитектура кривая. Переделывать. Снова. И снова.

2
Проблема глубже

Один AI — это как джуниор без сеньора. Кодит быстро, но некому проверить. Некому сказать «стоп, давай сначала подумаем».

3
А если их двое?

Один — Архитектор. Смотрит на задачу сверху, раскладывает на части, проверяет каждый шаг. Второй — Разработчик. Пишет код, тестирует, исправляет. Они спорят между собой. Вы — наблюдаете.

4
Как в жизни

Утром даёте задачу. Идёте по делам. Вечером — готовый код. Проверенный. Протестированный. Как будто двое толковых ребят работали весь день. Только зарплату не просят.

FAQ

Частые вопросы.

Koder использует двух специализированных агентов вместо одного универсального. Архитектор планирует и контролирует качество, Разработчик реализует код. Такое разделение ролей устраняет типичную проблему AI — написание кода без понимания архитектуры.

Через проприетарный протокол с автоматическими триггерами и передачей контекста. Архитектор декомпозирует задачу, Разработчик выполняет подзадачи, результаты возвращаются на проверку. Это итеративный процесс с многоуровневым контролем качества.

Да, микросервисная архитектура позволяет масштабировать на неограниченное количество параллельных проектов — как на локальных машинах, так и на удалённых серверах.

Koder поддерживает несколько LLM-провайдеров (multi-model support). Конкретные модели и конфигурации засекречены как часть проприетарной технологии.

Интересует AI-автоматизация?

Расскажем о возможностях ускорения разработки

Multi-agent системы кратно ускоряют разработку. Расскажите о вашем проекте — ответим за 24 часа.

Глоссарий проекта

Ключевые термины разработки и внедрения

MVP (Minimum Viable Product)

MVP

Минимальная версия продукта для проверки гипотезы на пользователях.

Технологический стек

TECH-STACK

Набор технологий проекта: языки, фреймворки, базы данных, облако.

Интеграция

INTEGRATION

Связывание AI с системами компании: CRM, ERP, 1C, мессенджеры.

Развёртывание (Deployment)

DEPLOYMENT

Запуск решения в production с мониторингом и масштабированием.

ROI проекта

PROJECT-ROI

Окупаемость проекта: экономия времени, снижение ошибок, рост выручки.

Agile-разработка

AGILE

Гибкая разработка с короткими итерациями и быстрой адаптацией.

Заказная разработка

CUSTOM-DEV

Разработка решения под конкретные требования и процессы клиента.

Поддержка и SLA

SUPPORT-SLA

Сопровождение после запуска с гарантиями времени реакции (SLA).

Автор материала
Сергей Цветков
Основатель «ДИДЖИТАЛ-ПРО ТЕХ» (Digital-Pro Tech)
20 лет в IT и бизнесе. 150+ проектов по внедрению AI и BI. Практический опыт, а не теория.
Опубликовано: 5 апреля 2025
Обновлено: 3 января 2026