10 пользователей выявили сбои GoClaw: разработчик пишет свою среду для ИИ-агентов
Разработчик, пять месяцев собиравший корпоративную среду для ИИ-агентов на основе GoClaw, начал писать собственную систему Temporality, когда первые десять пользователей обнажили тормоза, падения и нехватку человеческого контроля.

Слабым местом оказались не модели, а согласования, возвраты на доработку и ожидание ответа людей: их пришлось строить обходными путями. Для компаний с длинными цепочками визирований вывод прямой: контроль человека закладывают в устройство системы, а не прикручивают потом.
Автор статьи разбирает, почему отказался от доработки открытого проекта и что требуется от среды, где ИИ-агентам доверяют рабочие процессы. Если коротко, что такое ИИ-агент: программа на основе языковой модели, которая сама выполняет цепочку действий. Ниже его выводы, собранные в пошаговую схему, которую можно приложить к своей команде.
Позиция автора жёсткая. По его словам, за локальные харнесы (оболочки, в которых агент запускается на машине конкретного программиста) в любой компании больше «3,5 человек» надо «отрубать руки». Причин три: с уходом сотрудника пропадают опыт и инструменты, часы уходят на настройку интеграций с MCP-серверами (MCP, стандарт подключения агента к внешним сервисам), а агент с правами локального администратора рано или поздно что-то натворит.
Готовых взрослых мультитенантных систем (одна система, где много команд работают раздельно), по словам автора, «раз-два и обчёлся», и все требуют сборки из отдельных частей. Он взял за основу GoClaw и долго его дорабатывал. Показательно, что сам автор оговаривает: десять пользователей не нагрузочный тест, и всё же их хватило, чтобы система начала вести себя «как капризный ребёнок».
Что понадобится для процесса с контролем человека?
- Описание реального процесса: кто участвует, кто утверждает, что считается доказательством готовности.
- Языковая модель. Из доступных в РФ, YandexGPT и GigaChat.
- Место, где хранится состояние задачи, а не только история чата.
- Отдельная среда для агента вместо машины разработчика с правами администратора.
- Разговор с теми, кто реально согласует: начальником отдела, заказчиком, юристом.
Как собрать процесс с гейтами по шагам?
Гейт здесь, это точка, где агент не может идти дальше без решения человека. HITL (human-in-the-loop, участие человека в процессе) автор называет частью модели исполнения, а не кнопкой «Одобрить».
- Распишите процесс целиком, как в примере автора: собрать информацию у коллег, оформить артефакт (документ с требованиями и источниками), согласовать с начальником отдела, получить утверждение, разработать, пройти проверки и автотесты, отдать на согласование, вернуться с итогом.
- Отметьте гейты. Разработка не начинается без утверждения, даже если модель решила, что «в целом всё понятно».
- Для каждого гейта задайте поведение при отказе, молчании и изменении требований. Начальник вернул требования: начинаем сначала или продолжаем с нужного шага?
- Привязывайте решение к версии данных. Согласие на старую версию плана не распространяется на новую.
- Сделайте отказ обязательным для исполнения. «Нет» в ответ на опасную операцию блокирует её и под другим названием.
- Требуйте результат с доказательствами: итоги автотестов, историю процесса, отметки о прохождении гейтов.
- Проверьте восстановление: перезапуск агента, обновление сервиса, ошибку подагента, ответ человека через несколько часов.
- Пустите в систему несколько живых пользователей, прежде чем масштабировать.
Шаблон описания гейта для промпта или технического задания:
Гейт: утверждение требований
Кто решает: руководитель проекта
Версия: артефакт v2
При «да»: переход к разработке
При «нет»: возврат на шаг сбора требований
При молчании: напоминание, задача остаётся на паузе
Запрещено: начинать разработку до решения
Пример из статьи: агент спрашивает «Можно удалить базу?», пользователь нажимает «Нет». В слабой системе это просто текст в переписке. В правильной это решение с историей: через час агент не повторит ту же операцию под другим названием, а при новой версии плана вопрос зададут заново.
- Девять пунктов в промпте вместо процесса с состоянием, участниками, правами и последствиями отказа.
- Расчёт на то, что человек ответит всегда и сразу.
- Агент на личном компьютере с правами администратора.
- Бесконечная доработка чужого кода: автор признаётся, что дорабатывал результаты собственных доработок.
- Забытый бюджет внимания: агент может потратить сотни тысяч токенов (единиц текста, за которые платят при работе модели) на перечитывание истории, которая почти не относится к делу.
Что делать с этим прямо сейчас, по ролям
Автору Дзена: если отдаёте черновики ИИ, поставьте гейт до написания. Утвердите план и список источников, и только потом текст.
Маркетологу: перенесите согласование макетов и смет из чата в процесс со статусами. Решение должно относиться к конкретной версии макета.
Предпринимателю в РФ и СНГ: о доступности Temporality и условиях в приведённой части статьи не сообщается. Начните с описания одного процесса с гейтами на бумаге, его можно реализовать и на российских моделях.
На мой взгляд, главная ценность статьи не в новой системе, а в смене вопроса: не «какой агент умнее», а «где агенту разрешено работать». Российские Васи, Коли и визы начальников отдела в этой схеме не помеха, а готовая карта гейтов. Честная оговорка: это опыт одного разработчика без опубликованных метрик, и Temporality пока в разработке. Но проверка на десяти живых людях, которую он прошёл, дешевле любой тысячи звёзд на GitHub.
Разберитесь в ИИ-агентах без программирования
На dzen.guru объясняем, как авторам и маркетологам встроить нейросети в рабочий процесс.
Перейти на dzen.guru
Основатель dzen.guru. Эксперт по монетизации и продвижению на Дзен. Автор курса «Старт на Дзен 2026».
Читайте также
Теперь каждый таксист может управлять корпорацией: продукт закрыли при 770 тестах
Максим Никитин, основатель студии ITSalt, почти месяц поручал Claude руководить чужими ИИ-агентами с новой сентябрьской доски и закрыл продукт при 770 зелёных…

Сбербанк повышает нормы выработки в эпоху ИИ впятеро: до 25 проектов на сотрудника
Документ Антона Субчева о подходе Vibe PPM в Сбербанке, выложенный в открытый доступ, ставит офисному сотруднику с ИИ ориентир от 15 до 25 одновременных…

Claude в Houdini на Windows без API-ключа: агент собрал жеоду из 31 ноды
Автор Telegram-канала CG Pipeline Lab подключил Claude к Houdini на Windows по подписке Pro или Max без API-ключа и собрал процедурную жеоду из 31 ноды, хотя…
Комментарии