Автоматизация под процесс
Мультиагентная сборка под конкретный процесс клиента без переписывания кода под каждую задачу.
Оркестрация агентов · YAML → LangGraph
xteam-agents Active Development
Сборка мультиагентной автоматизации из YAML-спецификаций без переписывания кода: из спецификации строится граф и топология агентов.
Проблема
Мультиагентную автоматизацию под конкретный процесс дорого собирать и менять, если каждая правка требует переписывать код.
Почему обычные решения не справляются
Жёстко закодированные пайплайны не переносятся на новый процесс без переработки; топологию нельзя менять декларативно.
Как это работает
YAML-спецификация → граф LangGraph → Mermaid-топология; реестр агентов с запросом по роли и капабилити. Показываем топологию и имена; routing-эвристики не раскрываются.
Демо
Active Developmentinteractive
Технологии
- Python
- LangGraph
- YAML
- Mermaid
Сценарии применения
Декларативная топология
Изменение топологии агентов правкой YAML, а не кода — процесс переносится на новый контур декларативно.
Доказательства
YAML → граф LangGraph → Mermaid-топология + реестр 29 агентов
Из спецификации строится рабочий граф и рендерится топология; реестр из 29 агентов с запросом по роли и капабилити. Показываем топологию и имена.
Воспроизвести: graph_builder.build(spec) → Mermaid
Зелёный прогон тестов: 197 passed
Полный набор тестов платформы проходит без падений — инженерный факт зрелости, non-enabling.
Воспроизвести: pytest
Интеграция
Топологии агентов описываются в YAML и собираются в рабочий граф под процесс клиента.
Посчитать эффект на своих цифрах
AVA — калькулятор экономики процесса. За пару минут он покажет, окупается ли это в вашем случае, ещё до разговора с нами и без обязательств.
Оценить эффект с AVAРазберём вашу задачу
Расскажите, что нужно решить. Если задача не решается или не окупается — скажем об этом сразу, до начала работ.
или напишите напрямую: hello@xteam.pro