Мастерские ShipSF — V, с нуля

하이라이트

• Контракт маршрутизации суперагента V к удаленным специализированным сервисам описывается в одном конфигурационном файле.

• Использование дешевой модели без глубоких рассуждений в цикле планирования V привело к резкому падению качества маршрутизации запросов.

• Отрицательная обратная связь из Slack автоматически направляется к LLM-судье, который формирует черновик тестового сценария для набора проверок.

• Политика трассировки V исключает входящие и исходящие пользовательские данные из логов в приватных каналах и личных сообщениях.

• Фреймворк Eve сохраняет состояние диалога при нехватке прав и возобновляет рабочий процесс сразу после завершения авторизации во внешнем сервисе.

타임라인

1. 00:00 - 02:41

   Перегрузка команд множеством точечных агентов

   Инженерные и бизнес-подразделения создавали автономных агентов для ответов на профильные вопросы по данным, счетам или инцидентам. Появление десятков ботов вида D0, V0, P0 и M0 лишило сотрудников понимания, где именно искать актуальный контекст. Решением проблемы стал единый суперагент V.

   • Команды Vercel создавали собственных изолированных ассистентов на базе AISDK и AI Gateway.
   • Обилие отдельных узкоспециализированных ботов усложнило поиск ответов для сотрудников компании.
2. 02:42 - 06:29

   Архитектура единого интерфейса и координация сервисов

   Суперагент берет на себя роль центральной точки входа, синтезирует разрозненные источники и указывает ссылки на первоисточники. На примере запроса динамики загрузок пакета Next.js за восемь недель агент D0 выполнил семантический поиск, подсчитал 450 миллионов загрузок и снабдил сухие цифры контекстными выводами.

   • V объединяет контекст из корпоративных каналов Slack, Notion, внутренней документации и интернета.
   • Агент команды данных D0 берет на себя вычисление метрик и интерпретацию скачков показателей.
3. 06:30 - 11:17

   Удаленные агенты и маршрутизация через протокол Eve

   Вместо объединения всей корпоративной логики в один гигантский промпт используется федеративная модель. Каждое подразделение держит под контролем собственные правила, инструменты и тесты, обновляя агента без изменения кодовой базы V. Протокол маршрутизации разрешает конфликты между пересекающимися областями знаний.

   • Протокол Eve позволяет командам автономно развивать, тестировать и развертывать доменных специалистов.
   • Маршрутизация строится на точных границах компетенций, зафиксированных в описании каждого агента.
4. 11:18 - 15:30

   Последовательный рабочий процесс: расчет, визуализация и публикация

   Для подготовки отчета V сначала передает задачу анализа данных агенту D0, затем отправляет полученные метрики в сервис V0 для сборки интерактивного дашборда и сохраняет итоговый документ через Notion MCP. Каждый этап зависит от контекста предыдущего шага. Основной моделью оркестратора выступает Claude Opus 5.5 fast.

   • Сложный рабочий процесс последовательно объединяет расчет от D0, генерацию графика в V0 через MCP и запись в Notion.
   • Замена базовой языковой модели осуществляется через изменение одной строки конфигурации в AI Gateway.
5. 15:31 - 20:04

   Предотвращение потерь контекста при межсистемных передачах

   Успешное выполнение каждого отдельного вызова инструмента не гарантирует точность конечного результата. Если замечание D0 о различии между общими скачиваниями и уникальными установками теряется при передаче в модуль отчетов, читатель получает искаженные выводы о росте клиентской базы. Система обязана переносить единицы измерений, временные рамки и допущения через весь пайплайн.

   • Транзитные потери доменных оговорок приводят к подмене фактов даже при технически успешных API-вызовах.
   • Повторные поисковые запросы из-за потери контекста между звеньями увеличивают задержку и стоимость работы.
6. 20:05 - 24:02

   Двухуровневое тестирование и автоматическая генерация проверок

   Тесты отдельных агентов подтверждают локальную корректность расчетов, а сквозные тесты проверяют сохранение исходного смысла на финальном артефакте. По нажатию кнопки отрицательного отзыва данные инцидента анализируются внешней LLM, которая определяет характер ошибки и отправляет готовый черновик теста в очередь ревью.

   • Надежность системы обеспечивается разделением тестов на проверки отдельных компонентов и сквозные тесты всего процесса.
   • Дизлайк ответа в Slack запускает генерацию проекта теста через модель-судью.
7. 24:03 - 29:51

   Разграничение аутентификации источников и аудитории доставки

   Наличие прав на чтение данных у инициатора запроса не дает агенту права публиковать синтезированные конфиденциальные отчеты в публичные каналы Slack. При нехватке прав система выдает пользователю персональную ссылку для авторизации через Vercel Connect и автоматически возобновляет выполнение задачи. Логи исполнения строго разграничивают факт вызова инструмента и его текстовое содержимое.

   • Авторизация сервиса при межсерверном вызове отделена от передачи идентификатора пользователя.
   • Трассировка для личных сообщений и закрытых чатов очищается от сырых входящих и исходящих данных.
8. 29:52 - 34:42

   Стратегия внедрения мультиагентных систем в компании

   Попытка сразу построить универсального ассистента уступает проектированию от конкретного бизнес-артефакта. Команда определяет источники данных, назначает ответственного за экспертизу и закрывает весь процесс сквозными тестами. Готовые наработки затем переносятся в расширения Eve и общие инструменты платформы.

   • Разработку агентной инфраструктуры начинают с одного регулярного рабочего процесса с четким владельцем.
   • Успешно протестированные компоненты оформления и интеграции переиспользуются другими отделами.
9. 34:43 - 43:10

   Вопросы о границах расширений, приватности и актуальности данных

   В сессии ответов разбираются нюансы маршрутизации и предотвращения утечек данных при совместном использовании каналов Slack. Запросы к закрытым базам автоматически направляют вывод в личные сообщения. Расплывчатые формулировки пользователей суперагент уточняет встречными вопросами, не допуская ложной маршрутизации между смежными агентами.

   • Служебные аккаунты перенаправляют конфиденциальные сводки в личные сообщения пользователя при запросах из общих каналов.
   • Одинаковые инструменты поиска и телеметрии выносятся из отдельных агентов в общие расширения платформы.