AI-инфраструктура, R&D в области мультиагентных систем

Агентная среда, где законы исполняются кодом, а не промптом

За четыре дня собрали и открыли под MIT агентную среду, где правила исполняются кодом: криптография, византийский консенсус, воспроизводимые эксперименты.

Статус
Исследовательский проект
Срок
4 дня
Стек
  • TypeScript / Node.js
  • Криптография stdlib: Ed25519, X25519, AES-256-GCM
  • Собственный PBFT-style византийский консенсус
  • Event sourcing, hash-chained JSONL, детерминированный RNG
  • Адаптеры LLM: OpenAI-compatible, Anthropic, Ollama
  • Docker, GitHub Actions, GHCR

Задача

Мультиагентные LLM-системы обычно держатся на просьбах в системном промпте — модель может их нарушить. Агент способен бесконтрольно тратить токены и деньги, консенсус держится на честности одного координатора, а эксперименты по эмерджентному поведению нельзя ни повторить, ни доказать третьей стороне. Мы решили перенести эти гарантии из промптов в исполняемый код.

Что сделали

Результат

64 × 10 000
агентов × тиков в референс-эксперименте: 131 372 события, 0 нарушений инвариантов; sha256-аттестация прошла независимую верификацию
до 3,9×
ускорение тика политики на референс-нагрузке (1 126,7 → 286,5 мс) без изменения хешей; замер профилировочным скриптом из репозитория
135
автотестов, все проходят за ~56 с; проверено локальным прогоном; 89 из них покрывают детерминированную лабораторию
4 дня
от пустого репозитория до открытого релиза: ~20,6 тыс. строк TypeScript, CI/CD и аттестованный эксперимент; подсчёт по git-истории и коду

Направления

Другие кейсы

Маркетплейсы · Ценообразование

Пилот

Репрайсинг без ручного контроля цен: пилот с договорными гарантиями

Сервис следит за ценами конкурентов на маркетплейсе и считает цену в коридоре. Ни одна цена не применяется без подтверждения. Пилот: 10 SKU, настройка до 14 дней.

10 SKU · 2 сценария
объём пилота; лимит SKU и оба сценария зашиты в код и проверяются контрактными тестами — превысить лимит нельзя
до 14 дней
договорной срок настройки от получения входных данных до запуска, затем 1 месяц пилота; даты считает сервис, по окончании доступ закрывается

Производство · Стройматериалы

MVP в эксплуатации

Спецификация сэндвич-панелей из чертежа за секунды вместо часов

Приложение читает DWG/DXF-раскладку и собирает спецификацию в Excel: 10–30 секунд вместо 2–15 часов вручную. 784 панели объекта сошлись с ручной спецификацией построчно.

784/784 и 189/189
панелей на одном объекте и стеновых на втором совпали с ручной спецификацией построчно, с типоразмерами; расхождение площади — 0,001 м²
2–15 ч → 10–30 с
подготовка спецификации объекта: вручную против обработки приложением — по замерам на реальных проектах

Маркетплейсы · Аналитика продаж

В продакшене

Прибыль по каждому SKU на трёх маркетплейсах со сверкой 0,00 %

Пять кабинетов на WB, Ozon и Яндекс Маркете свели в одну юнит-экономику по SKU. Расхождение с расчётом заказчика — 0,00 %, прогноз спроса в 2,7 раза точнее наивного.

0,00 %
расхождение с ручным расчётом заказчика по штукам, выручке, себестоимости, прибыли и марже на контрольном SKU за месяц; порог приёмки — 1 %
в 2,7 раза
точнее наивного прогноза: недельный WAPE по SKU с 80 % выручки — 29,6 % против 81,4 %. Цель 25 % пока не взята: история есть по 66,9 % SKU

Посчитать эффект на своих цифрах

AVA — калькулятор экономики процесса. За пару минут он покажет, окупается ли похожая задача в вашем случае, ещё до разговора с нами и без обязательств.

Оценить эффект с AVA

Похожая задача?

Опишите процесс и данные, которые у вас есть. Скажем, что из этого считается в деньгах, а что — нет, до начала работ.

или напишите напрямую: hello@xteam.pro

или напишите напрямую: hello@xteam.pro