Ваш конспект

Агентная рабочая система на основе текстовых файлов

Ключевые тезисы:

• Современные агентные системы — это предсказуемо настраиваемые цепочки взаимодействий.
• Система агностична к модели ИИ и оболочке, что обеспечивает гибкость.
• Вся система строится на структурированных текстовых файлах (Markdown), которые синхронизируются между устройствами.
• Цель — создать персональную операционную систему с полным контекстом о пользователе и его проектах.

Архитектура системы (слои сверху вниз)

Коннекторы — внешние источники данных (базы данных, MCP-серверы, хранилища заметок).

Рабочие процессы — персональные проекты и ежедневные задачи.

Harness (Оболочка) — интерфейс для взаимодействия с ИИ (Claude Code, Hermes, Cursor и др.).

Контекст — знания о пользователе, бизнесе, память агента (memory).

ИИ-модель — базовая модель (например, Opus 4.8).

Настройка системы с нуля

Необходимые инструменты:

1. Пустой каталог на диске.
2. Obsidian — для удобного просмотра и редактирования Markdown-файлов.
3. Любая предпочитаемая оболочка для ИИ (в примере — Claude Code).

Основные шаги:

1. Создание структуры: Используется специальный скилл (skill) OS Setup, который автоматически генерирует всю файловую структуру в выбранном каталоге.
2. Наполнение контекста: Скилл задаёт вопросы о пользователе и его деятельности, чтобы заполнить файлы в папке Context (о личности, стратегиях, проектах, команде).
3. Роутинг: Создаётся файл routing table, который объясняет системе, где и какие данные находятся для ответов на запросы.

Проактивные функции и рутины

Цель: Агент самостоятельно собирает и анализирует информацию по расписанию.

Пример — ежедневный туду-лист:

1. Добавляется скилл OS Runner.
2. Настраивается коннектор к Supabase (или другому источнику данных).
3. Создаётся рутина (routine), которая каждый день в 9:00 обращается к базам данных и локальному хранилищу, суммирует важное и формирует файл с задачами на день в Obsidian.

Интеграция Wiki по методу Карпатьи

Суть: Организация знаний в виде связанной семантической сети.

Как работает:

1. Устанавливается специальный скилл, создающий структуру Wiki в каталоге.
2. В папку Wiki/ROOT загружаются файлы (например, транскрипты встреч).
3. ИИ автоматически обрабатывает их: выделяет ключевые темы, создаёт перекрёстные ссылки и наполняет базу знаний.
4. При запросах агент знает, где искать информацию по этим темам.

Синхронизация и удалённый доступ

Принцип: Файлы системы синхронизируются между локальным ПК и удалённым сервером (VPS).

Как это делается:

1. Используется инструмент синхронизации (например, Syncthing).
2. На сервере также устанавливается оболочка ИИ (Claude Code).
3. Доступ через N8N: С помощью ноды "Выполнить команду" можно отправлять запросы на сервер, где работает агент с актуальными синхронизированными данными. Это позволяет интегрировать систему с мессенджерами (Telegram, Slack) и другими сервисами.

Ключевые выводы

• Гибкость и контроль: Система не зависит от конкретного провайдера ИИ или оболочки, всё основано на текстовых файлах.
• Контекст — это сила: Чем полнее наполнена система знаниями о пользователе, тем точнее и полезнее ответы агента.
• Автоматизация рутин: Настройка проактивных скиллов позволяет агенту работать на опережение, например, готовить ежедневные сводки.
• Масштабируемость: Синхронизация и удалённый доступ через N8N превращают локальную систему в распределённый и мощный рабочий инструмент.