Оркестрация агентов

Зачем нужна оркестрация: экономить токены и доводить до результата большие длительные задачи.

• Три уровня: модель и субагенты (Cursor), агент и агенты через ACP, команда или компания агентов (Agent Teams, Paperclip)
• Какую модель ставить на роль: кто думает, кто делает, кто ищет и кто проверяет
• Агенты в задачах 1С: обновление баз, обмен между базами, техподдержка
• Где оркестрация ломается и когда она обходится дороже самой задачи

Память агентов

Как перестать заново объяснять агенту проект в каждой сессии.

• Почему память должна быть графовой: один запрос поднимает связанные факты
• Cognee: факты и связи, операции remember, recall и improve, общий слой памяти для Cursor, Claude Code, OpenClaw и Hermes
• OpenViking: база знаний как файловая система для агента, когда MD-файлов становится слишком много
• Личная память, память команды и организации: как собрать без лишней сложности

Pi для 1С

Открытый агент Pi, который легко доработать под себя, и готовая сборка Pi 1C.

• Три интерфейса: Pi Web, Warp и Pi CLI, лаунчер проектов и сессий
• Что внутри сборки: поиск сначала через MCP, 52 правила и 13 ролей из ai_rules_1c, OpenSpec, BSL LS
• Как сборка бережёт контекст, режимы ASK, PLAN и BUILD
• Свои подписки разных вендоров и самоулучшение агента через /learn и /improve
• Живая демонстрация

Сборка Pi 1C входит в курс

DSH для 1С

DeepSeek Harness с графическим интерфейсом и сборка DSH 1C.

• Desktop-клиент: метаданные XML/EDT, модули, BSL LS, MCP и правила в одном окне
• Четыре пресета проекта, от «Общего» до «1С Full»
• Куда уходит контекст и как продолжить рабочую сессию с телефона через web relay или Telegram
• От тикета Jira к спецификации OpenSpec, команды /goal, /sdlc и /lesson
• Pi 1C или DSH 1C: как выбрать. Живая демонстрация

Сборка DSH 1C входит в курс