Agor

Agor представляет новое поколение рабочих процессов для совместного написания кода с ИИ. Это пространственное многопользовательское рабочее пространство, предназначенное для одновременной организации и координации работы нескольких ведущих ИИ-агентов для написания кода, таких как Claude Code, Codex и Gemini. Рассматривая сложную агентную работу как стратегическую игру в реальном времени на визуальном холсте, Agor устраняет проблемы переключения контекста, разрешает конфликты сред и предоставляет инженерным командам беспрецедентную видимость в реальном времени параллельных задач разработки.

Agor преобразует разрозненные запросы к ИИ в структурированный, совместный и высокоэффективный конвейер разработки.

Ключевые особенности

Agor основан на принципе координации и одновременного выполнения, обеспечивая организационную структуру, необходимую для максимальной производительности нескольких ИИ-агентов и человеческих сотрудников.

🧩 Управление роем агентов

Запускайте столько ИИ-сессий по написанию кода (Claude Code, Codex, Gemini), сколько требует ваш проект, полностью одновременно. Агенты внутри Agor могут координировать и контролировать друг друга через внутренний сервис Agor MCP (Multi-Agent Control Protocol). Эта возможность, в сочетании со встроенным планировщиком, позволяет запускать сложные, шаблонные запросы с заданной периодичностью, выходя за рамки линейных взаимодействий с одним агентом.

🌐 Пространственный многопользовательский холст в реальном времени

Организуйте весь свой рабочий процесс разработки на визуальной 2D-доске, очень похоже на инструменты для дизайна, такие как Figma. Такое пространственное расположение позволяет упорядочивать ИИ-сессии по написанию кода, рабочие деревья (worktrees) и заметки на отдельных досках. Сотрудничество происходит вживую и мгновенно: трансляция курсоров на базе WebSocket, отображение участников (facepiles) и контекстные комментарии/реакции, прикрепленные непосредственно к определенным зонам или рабочим деревьям (worktrees), гарантируют, что вся ваша команда остается согласованной и вовлеченной в процесс в реальном времени.

🌳 Изолированные среды разработки

Решите извечную проблему одновременной работы с несколькими ветками. Каждое рабочее дерево (worktree) в Agor получает свою собственную изолированную среду с автоматически управляемыми уникальными портами и зависимостями. Это устраняет конфликты при параллельном тестировании нескольких функций или исправлений ошибок, позволяя множеству агентов (и членам команды) работать над разными PRs, не затрагивая при этом локальные серверы или состояния баз данных друг друга.

⚙️ Триггеры зон — Пространственная автоматизация рабочих процессов

Определите на вашей доске конкретные зоны, которые функционируют как автоматизированные этапы рабочего процесса. Когда рабочее дерево (worktree) попадает в зону, оно запускает шаблонный запрос, специфичный для этого этапа. Это позволяет вам создавать пользовательские конвейеры в стиле канбан — такие как Analyze → Develop → Review → Deploy — где ИИ-агенты автоматически считывают контекст связанной задачи/PR GitHub и внедряют его в шаблон запроса для немедленного и релевантного действия.

🌲 Деревья сессий — Форк, Запуск, Координация

Поддерживайте четкую преемственность и контроль над сложным агентным исследованием. Agor позволяет вам создавать форки существующих ИИ-сессий для изучения альтернативных путей кодирования, не теряя при этом исходный контекст разговора. Вы также можете запускать подсессии для целенаправленных, изолированных подзадач, которые сообщают свои результаты обратно в родительскую сессию. Эта визуальная "генеалогия сессий" предоставляет критически важный контекст для аудита и отслеживания эволюции решения ИИ.

Сценарии использования

Agor предназначен для придания структуры и повышения эффективности сложным параллельным задачам разработки, которые обычно выполняются гибкими инженерными командами.

1. Ускоренный параллельный рабочий процесс PR

При одновременном управлении несколькими исправлениями ошибок и реализациями функций переключение контекста обычно неизбежно. С Agor вы можете создать пять отдельных рабочих деревьев (worktrees), каждое из которых связано с соответствующей задачей или PR GitHub. Запустите выделенные ИИ-сессии (например, один Claude, два Codex, два Gemini) для каждого рабочего дерева (worktree). Поместив их в зону "Analysis", агенты автоматически начинают одновременно анализировать и предлагать изменения в коде, все это в изолированных, бесконфликтных средах. Ваша команда наблюдает за прогрессом вживую и отправляет изменения непосредственно из веток рабочих деревьев (worktree branches), когда они готовы.

2. Визуализация и делегирование агентной работы

Используйте пространственный холст для визуализации всей рабочей нагрузки команды за спринт. Группируйте связанные рабочие деревья (worktrees) и сессии, делегируйте ответственность через комментарии и используйте стратегический вид в реальном времени для отслеживания того, какие агенты или члены команды активно перемещают задачи по зонам рабочего процесса. Такой высокоуровневый надзор позволяет инженерным менеджерам перераспределять ресурсы или вмешиваться точно в тот момент, когда агент или сессия сталкивается с препятствием.

3. Структурированный анализ и проверка кода

Создайте зону "Review", связанную с шаблонным запросом, который выполняет глубокий, стандартизированный анализ (например, "Глубоко проанализируйте это рабочее дерево (worktree) на наличие уязвимостей безопасности и соответствие стилю X"). По мере того как ИИ-агенты завершают свои задачи разработки, перемещение рабочего дерева (worktree) в зону "Review" мгновенно инициирует последовательную проверку, гарантируя, что проверки качества автоматизированы и стандартизированы до ручного обзора.

Заключение

Agor преобразует разрозненные запросы к ИИ в скоординированные, прозрачные и совместные проекты разработки. Если ваша команда испытывает трудности с управлением параллельными ветками, многоагентным контекстом и конфликтами сред, Agor предлагает структурированное рабочее пространство в реальном времени, необходимое для масштабирования агентной производительности.