Разработка AI-агентов сегодня — одна из самых «горячих» тем в IT. Кодинг-агенты уже оформились в отдельный класс продуктов с понятными лидерами: терминальные (Claude Code, Opencode) и IDE-ориентированные решения (Cursor, плагины для VS Code и т.д.).

Но что делать, если нужен универсальный помощник для повседневных задач: работы с файлами, ресёрча, анализа данных и OPS-активностей? В этой нише пока нет доминирующего архитектурного подхода.

В статье я рассматриваю один из возможных вариантов архитектуры универсального AI-агента: какие идеи за ним стоят, как они реализованы на практике, и какие сценарии уже сегодня выглядят реально рабочими.

ИИ уже стал привычным инструментом в ИТ. Мы используем LLM‑модели через веб-интерфейсы, API в коде, плагины и отдельные приложения. Но существует ещё один удобный способ взаимодействия с ними — командная строка.

Человек сегодня вышел к морю пораньше. Встретить восход и насладиться утренним дуновением ветра, чтобы окончательно пробудиться и начать свой день. Это было его ежедневным ритуалом, встречать Рассвет.