Constraints
- ■ Разделение слоев: Изоляция Runtime-окружения (.factory) от хранилища состояний (setup).
- ■ Safety Gates: Строгий запрет на деплой, мутации БД и provider writes без явного ручного подтверждения.
- ■ Single Source of Truth: Markdown-first подход, где каждый артефакт (план, лог, задача) лежит в репозитории как текст.
Архитектура Harness
Глубокое разделение исполнения и памяти. Main Droid маршрутизирует каждую задачу через строгие Gate Ledgers перед передачей специализированным воркерам.
State & Memory
Safety Gates
Execution Engine
Memory Stack & MCP-инфраструктура
Настоящая память агентов живет не в заметках, а внутри изолированного окружения (.config/opencode и .factory). Мы используем MCP-серверы и векторные БД для семантического поиска и управления контекстом без раздувания окна промпта.
Claude Context & Milvus
Семантическое хранилище на базе локального Milvus (Docker). Позволяет агентам 'вспоминать' куски кода или спецификаций, прогоняя векторный поиск перед генерацией ответа.
Cipher Memory
Персистентная память агентов (Knowledge Graph). Запоминает правила проекта, предпочтения и глобальные ограничения. Работает через MCP @modelcontextprotocol/server-memory.
DCP (Dynamic Context Protocol)
Продвинутый механизм управления контекстом (dcp.jsonc), который динамически подгружает context-packs в зависимости от активного workflow.
Obsidian как Операционный Слой (Write-First)
В Factory OS Obsidian (Work2) не является Memory Layer, а выступает в роли UI и слоя интеграции. Это среда, куда агенты экспортируют результаты (Write-First), а проекты автоматически собирают артефакты через YAML + Dataview.
Write-First Паттерн
Агенты генерируют финальные файлы (спецификации, отчеты, майлстоуны) напрямую в хранилище (Vault), минуя копипаст из чатов.
Dataview-Индексация
Использование YAML-фронтматтеров (tags, status, priority) и DataviewJS для сборки Dashboards: Project Hub, Task Notes, Week/Daily-шаблоны собираются сами.
Memory Handoff
Пакеты контекста (Context Packs) и результаты исследований (Research) синхронизируются в базу знаний для быстрого ручного доступа.
Command Templates
Система шаблонов команд. Команды оркестратора (например, /concept-to-project) создают структуру папок и файлов прямо внутри Obsidian Vault.
number: 00/01
project: AI agents obsidian
tags: [obsidian, agents]
status: active
---
AI agents Obsidian
Мы создали систему агентов для obsidian на базе codex...
Arch Notes
- Data flow analysis
- AST parsing logic
M17 Workflow Source: 46+ Автоматизаций
Фабрика оперирует реестром из 46 строго заданных рабочих процессов. Агент никогда не придумывает пайплайн 'на ходу' — он следует детерминированной инструкции, сводя галлюцинации к нулю.
Deep Dive / Research (P0)
concept-to-project .md Создание Project Hub, воронки и стратегии с нуля.
project-deep-dive .md Универсальный workflow (parallel research, strategy, tasks, handoff).
niche-deep-dive .md Отраслевое исследование конкурентов, ICP и контента.
Agency & Funnels (Flatmedia)
agency/intake .md WF-001: Скоупинг задачи, deliverable и KPI.
agency/content-loop .md Календарь, черновики скриптов, дистрибуция.
fm-offer-funnel-v2 .md Генерация копирайта лендингов и email-цепочек.
Development & PMO
plan / review / test .md Utility workflows для контроля качества кода и покрытия тестами.
scaffold-astro / nuxt .md Контролируемая кодогенерация каркаса с manual-gated подтверждением.
Ключевые Workflows
Детальный разбор процессов маршрутизации и исполнения в Factory OS.
WF-01: Context Intake (fm.context-intake.v0)
Превращение неясного запроса в строгий Scope, фиксация правил остановки и передача контекста в RunCard.
- Анализ входящего запроса (User intent) и сбор существующих артефактов.
- Выбор семейства workflow и маршрута (Route Selection).
- Создание или обновление RunCard и GateLedger для фиксации состояния (State).
- Остановка пайплайна перед любыми продуктовыми изменениями.
flowchart TD
A["Unclear Request"] --> B{"Intake Analysis"}
B --> C["Scope Definition"]
C --> D["Update RunCard"]
C --> E["Update GateLedger"]
D --> F{"Decision Gate"}
E --> F
F -- "Scope Locked" --> G["Bounded Next Step"]
F -- "Missing Data" --> H["Reject / Ask User"]
WF-02: Deep Research (fm.deep-research.v0)
Сбор фактов, SEO-метрик и анализ рынка. Формирование Research Pack без генерации готовых текстов.
- Сбор данных: анализ ниши (Market) и аудит конкурентов.
- Парсинг источников и формирование SEO Doctrine (ключевые слова, SILO).
- Разделение собранного на проверенные Факты (Facts) и Гипотезы (Hypotheses).
- Фиксация Blocked Claims — утверждений, для которых пока нет доказательств.
flowchart LR
A["Route Approved"] --> B{"Context Scout"}
B --> C["Market Sources"]
B --> D["SEO Doctrine"]
B --> E["Competitors"]
C --> F["Fact Ledger"]
D --> F
E --> F
F --> G{"Validation"}
G -- "Proven" --> H["Research Pack"]
G -- "Unproven" --> I["Blocked Claims"]
WF-03: Astro Page Batch (fm.astro-page-batch.v0)
Реализация утвержденного пакета страниц (WorkPackage) с ручным Gate-контролем и откатом при ошибках.
- Парсинг утвержденного WorkPackage (никаких импровизаций агента).
- Чтение Run Card и восстановление контекста перед модификацией файлов.
- Проведение проверок через /verify и test-validator после изменения.
- В случае ошибки компиляции — автоматический Rollback, при успехе — запись отчета.
flowchart TD
A["Approved WorkPackage"] --> B["Read Run Card"]
B --> C["Modify Files (Diff)"]
C --> D{"Verification Gate"}
D -- "Pass" --> E["Implementation Report"]
D -- "Fail" --> F["Test Validator"]
F -- "Can Fix" --> C
F -- "Critical" --> G["Rollback Diff"]
AI Modules Ecosystem
Независимые, но тесно связанные модули, образующие полный цикл работы с AI-агентами в Factory OS.
Factory Runtime
Изолированное окружение для запуска AI-агентов. Гарантирует, что агенты не выйдут за пределы песочницы.
M17 Workflows
Реестр из 46 детерминированных скриптов. Агенты следуют им, а не придумывают свои пути.
Main Droid
Оркестратор. Анализирует намерение пользователя и маршрутизирует задачу нужным специалистам.
Sys Architect
Специализированный агент для проектирования архитектуры. Не пишет код, только планирует.
Code Reviewer
Агент-контролер. Читает Diff-изменения и блокирует деплой при наличии багов.
Context Scout
Ищейка. Читает миллионы строк кода, чтобы найти нужный контекст, без права изменять файлы.
Gate Ledger
Система контрольно-пропускных пунктов (Approval). Остановка пайплайна до получения Evidence.
Run Cards
Файлы состояния (State). Восстановление памяти агента перед каждым запуском (Handoff).
Artifact Catalog
Индекс всех сгенерированных отчетов, спецификаций и планов.
DCP RPC
Dynamic Context Protocol. Подгрузка context-packs на лету в зависимости от задачи.
Cipher Memory
Персистентная память. Знает все глобальные правила, предпочтения и прошлые ошибки.
Milvus Vectors
Локальная векторная база данных (Docker) для семантического поиска.
Obsidian Sync
Двусторонняя синхронизация (Memory Handoff). Выгрузка результатов в Markdown-базу (Work2).
Dataview Hub
Агрегация YAML-фронтматтеров в самообновляющиеся дашборды и таблицы.
Terminal CLI
Интерфейсы командной строки (/workflow-run, /verify, /agency-harness) для управления.
fact: 46 assets cataloged successfully
delta: none found
proof: read-back passed
Markdown-First PMO: Доказательства вместо чатов
Главное правило Factory OS: 'Чат не является источником истины'. Любые архитектурные решения, отчеты и шаги обязаны фиксироваться в активных Markdown-файлах (Single Source of Truth).
Reports Trace Contract
Для каждого значимого шага агент создает структурированный отчет (reports/stage-*/YYYY-MM-DD-step-*.md). Отчет содержит Plan, Fact, Delta, Files, Proof, Blockers, Next.
Gate Ledger
Система контрольно-пропускных пунктов (90-gate-ledger.md). Запись условий остановки агента (Stop conditions) и необходимых доказательств (Evidence).
State Registry
В fm-setup лежат 01-flatmedia-run-card.md, 04-artifact-catalog.md и 72-risk-decision-register.md. Droid всегда читает State перед тем, как ответить.
CLI и Slash-интерфейсы Фабрики
Маршрутизация клиентских запросов (intake, research-offer, delivery-readiness).
Запуск M17 workflow в режиме dry-run (планирование без мутаций).
Аудит здоровья системы, лимитов, provider gates и approval ledger.
Снятие каноничного состояния проекта вместо чтения разбросанных логов.
Запуск детерминированных build/lint/test проверок (Proof before done).
Рабочий Цикл Агента (Конвейер)
Агент в Factory OS не имеет свободы действий — он заперт в цикл: Intent → State Recovery → Route → Bounded Work → Proof → Handoff.
Intent (Цель)
Агент распознает истинную бизнес-цель пользователя (задача не превращается в случайный roadmap).
State Recovery
Чтение реестра состояний. Агент узнает, что разрешено делать в данный момент.
Route (Путь)
Выбор пути: execute, ask, plan, block или manual-gated. Опасные действия не стартуют.
Bounded Work
Выполнение ограниченного шага Main Droid'ом или делегирование воркеру.
Proof (Улики)
Запуск тестов или линтеров. Агент говорит 'Готово' только имея Evidence.
Handoff (Передача)
Фиксация отчета. Запись Done / Next / Blockers / Files.
Анатомия Системы и Эволюция
The Chaos of Chat
Осознание проблемы. Слишком много разбросанных AI-чатов, потеря контекста, невозможность вернуть агента к прерванной задаче.
Markdown-First Memory
Создание моста между LLM и Obsidian. Зарождение концепции Memory Layer и Context Pack.
The Protocol (AGENTS.md)
Внедрение строгой конституции для агентов. Отказ от прав на запись в критические директории без Approval Ledger.
Specialist Workers
Разделение единого агента на 11+ микроролей (Context Scout ищет инфу без права изменять код, Code Reviewer только читает diff).
M17 Workflow Engine
Инвентаризация 46 рутинных процессов в строгие YAML/MD скрипты, превратившие агента в предсказуемого оператора.
Что это доказывает
Детерминированность поверх AI
Агент не придумывает архитектуру на лету. Каждое изменение State проходит через Proof и Gate Ledger.
Worker output is evidence
Main Droid принимает результаты субагентов как 'улики' и отправляет на верификацию, а не слепо доверяет им.
PKM как мозг фабрики
Файловая система — лучший UI для сложных проектов. Агенты читают YAML и оставляют Agent Annotations прямо в Markdown.
Traceability & Сквозной Handoff
Никакой привязки к сессии чата. Любое действие завершается фиксацией отчета с Delta и Proof, позволяя бесшовно передавать контекст между агентами.
Готовы увидеть, как это работает в вебе?
Нужна масштабируемая инфраструктура для автономных AI-агентов в вашей компании?
Без 'галлюцинаций' и потери контроля. Только детерминированные пайплайны и строгие PMO-фреймворки.