Я создал оркестратор многоагентного кодирования. Он продолжал выбирать нулевых работников.

Я ожидал, что больше агентов ИИ ускорят программирование. Они этого не сделали. Это был не тот результат, который я искал, но в итоге он оказался самым интересным результатом проекта. Последние несколько недель я создавал Sol-Luna Orchestrator, уровень оркестрации с открытым исходным кодом для OpenAI Codex. Идея началась с простого вопроса: Что, если бы один сильный ИИ мог решать, когда ему действительно нужна помощь от других агентов ИИ? Вместо того, чтобы автоматически распределять каждую задачу по кодированию между несколькими работниками, я хотел, чтобы руководитель сначала посмотрел на работу и решил, стоит ли делегирование затрат на координацию. В конечном итоге это различие имело гораздо большее значение, чем я ожидал. Основная идея У Солнца-Луны две роли. GPT-5.6 Sol выступает в качестве супервизора. Ему принадлежит общая задача, декомпозиция, проверка и окончательный анализ. Экземпляры GPT-5.6 Luna действуют как ограниченные рабочие процессы, когда Сол решает, что делегирование полезно. Концептуально: Задача | в Сольный супервайзер | Должен ли я делегировать? / \ Нет Да | | Сол разделился на обрабатывает ограниченные задачи работа | Выберите работника усилие | Луна Луна Луна | Результаты | Сол проверяет и обзоры На самом деле есть два отдельных адаптивных решения. 1. Объявление