Gitea-Nervous-System v2.0 / 30+ агента / Self-improving

Автономный AI-конвейер
самоулучшающегося кода

Распределенная система из 30+ специализированных AI-агентов, оркестрируемых через Gitea.
От идеи до продакшена — полностью автоматически. Самоанализ, саморевью, самоэволюция.

Подключить доступ Посмотреть пайплайн
30+
AI-агентов
11
LLM-моделей
8/10
Оценка кода
0.91
Фитнес-скор
15+
Скиллов

Поддерживает стеки разработки

GiteaDockerTypeScriptGo PHP / LaravelPython / Django / FastAPI Vue / NuxtReact / Next.jsFlutterWordPress

Пайплайн от задачи до релиза

Каждая задача проходит через 8 фаз с автоматической сменой статус-лейблов.
Оркестратор выбирает агента под каждую фазу, исходя из типа задачи и состояния.

1
status: new
@RequirementRefiner

Превращает идею или баг-репорт в строгую User Story с критериями приемки.

↓
2
status: planned
@HistoryMiner

Ищет дубли в git-истории и прошлых решениях, чтобы избежать регрессий и повторной работы.

↓
3
status: researching
@SystemAnalyst

Проектирует спецификации, схемы данных, API-контракты и архитектуру до написания кода.

↓
4
status: designed
@SdetEngineer

Пишет тесты по методологии TDD — до кода. Mock'и, fixtures, edge cases — всё сразу.

↓
5
status: testing
@LeadDeveloper

Пишет код, чтобы тесты прошли. Backend, frontend, Go, PHP, Python — подключается узкоспециализированный агент.

↓
6
status: implementing
@CodeSkeptic → @TheFixer

Адверсариальное ревью по SOLID, безопасности и performance. Если есть замечания — TheFixer дорабатывает итеративно.

↓
7
status: releasing
@ReleaseManager

Создает PR, мержит в dev, fast-forward в main, ставит semver-теги и готовит релиз.

↓
8
status: evaluated
@Evaluator + @PromptOptimizer

Оценивает эффективность агентов (1-10) и фитнес-скор (0.0-1.0). Score < 7 — триггерит оптимизацию промптов.

Агентная матрица

30+ агентов, каждый со своей LLM, ролью и статусом. Модель подбирается под задачу — не наоборот.

↔ прокрутите вправо, чтобы увидеть всё
АгентКатегорияРольМодельFitВызывается
★ Core Development
RequirementRefinerCoreФормализация требованийQwen3-Coder 480B92Issue status: new
HistoryMinerCoreПоиск дублей в git-историиQwen3-Coder 480B92Status: planned
SystemAnalystCoreАрхитектура, схемы, APIGLM-5.182Status: researching
SdetEngineerCoreТесты до кода (TDD)Qwen3-Coder 480B88Status: designed
LeadDeveloperCoreОсновная разработкаNemotron 3 Super90Status: testing
FrontendDeveloperCoreUI с мультимодальностьюMiniMax M2.586Когда нужен UI
BackendDeveloperCoreNode.js / ExpressQwen3-Coder 480B91Когда нужен backend
GoDeveloperCoreGo + Gin + Echo + DBDeepSeek V4-Pro88Когда нужен Go backend
PhpDeveloperCoreLaravel / SymfonyQwen3-Coder 480B87Когда нужен PHP
PythonDeveloperCoreDjango / FastAPIQwen3-Coder 480B90Когда нужен Python
FlutterDeveloperCoreFlutter / DartQwen3-Coder 480B86Когда нужен Flutter
DevopsEngineerCoreDocker, K8s, CI/CDKimi K2.688Когда нужен deploy
☆ Quality Assurance
CodeSkepticQAАдверсариальное ревьюMiniMax M2.585Status: implementing
TheFixerQAИтеративный фикс баговKimi K2.690Если ревью не прошло
PerformanceEngineerQAN+1, memory leaks, perfDeepSeek V4-Pro84После CodeSkeptic
SecurityAuditorQAOWASP, CVE, secretsDeepSeek V4-Pro80После Performance
VisualTesterQAСкриншоты, pixelmatchQwen3-Coder 480B82Когда UI меняется
BrowserAutomationQAPlaywright E2EQwen3-Coder 480B87E2E-тестирование
◆ Meta & Process
OrchestratorMetaГлавный диспетчерKimi K2.692Управление роутингом
ReleaseManagerMetaGit, semver, релизыGLM-5.176Status: releasing
EvaluatorMetaОценка эффективностиGLM-5.184Status: evaluated
PromptOptimizerMetaУлучшение промптовQwen3.6 Plus84Когда score < 7
ProductOwnerMetaЧеклисты, лейблы, трекингGLM-5.178Управление задачами
CapabilityAnalystMetaАнализ пробелов в skillsGLM-5.182На старте задачи
AgentArchitectMetaСоздание новых агентовKimi K2.686Если нет подходящего агента
WorkflowArchitectMetaНовые workflow-определенияGLM-5.182Новый workflow
MarkdownValidatorMetaВалидация MarkdownDeepSeek V4-Pro68Перед созданием issue
PipelineJudgeMetaОбъективный fitness-скорGLM-5.184После Evaluator
ArchitectIndexerMetaИндекс проекта .architect/GLM-5.184Перед любой задачей
● Cognitive Enhancement
PlannerCognitiveCoT / ToT / Plan-ReflectDeepSeek V4-Pro88Сложные задачи
ReflectorCognitiveУроки из ошибокDeepSeek V4-Pro84После каждого агента
MemoryManagerCognitiveКонтекст, векторный сторQwen3.6 Plus87Управление памятью
♻ Security & Incident
IncidentResponderSecOpsФорензика, hardening, cleanupKimi K2.690Инцидент, компрометация

GNS-2 Event Format — как агенты общаются

<!-- GNS_EVENT: {
  "type": "subagent_result",
  "agent": "lead-developer",
  "invocation_id": "AGENT-113-003",
  "parent_id": "orch-113-001",
  "depth": 1,
  "budget": {"remaining": 3800},
  "state_changes": {
    "labels_add": ["phase::drafting-spec"],
    "assignee": "system-analyst"
  },
  "next_agent": "system-analyst",
  "timestamp": "2026-05-23T09:00:00Z"
} -->

{
  "type": "subagent_result",
  "agent": "lead-developer",
  "invocation_id": "AGENT-113-003",
  "budget": {"remaining": 3800},
  "state_changes": {
    "labels_add": ["phase::drafting-spec"],
    "assignee": "system-analyst"
  },
  "next_agent": "system-analyst",
  "timestamp": "2026-05-23T09:00:00Z"
}

Каждый агент при входе читает checkpoint из issue body, при выходе — пишет структурированный результат с machine-readable footer в Gitea.

Агентная эволюция

APAW не просто выполняет задачи — она учится на результатах. Модель под каждого агента подбирается по фитнес-матрице, а промпты оптимизируются автоматически.

Model Benchmarks
11 LLM
SWE-bench + IFEval скоры для каждой модели. Kimi K2.6 ведет с IF 91, Qwen3-Coder 480B — SWE-bench 66.5%.
Agent × Model Matrix
30×11
Каждая пара Agent × Model имеет fit-score. Оркестратор выбирает лучшую модель под конкретную задачу, а не использует один LLM на всех.
Self-Improvement Cycle
closed-loop
Pipeline → Evaluator (score 1-10) → Pipeline Judge (fitness 0.0-1.0) → если fitness < 0.70 → PromptOptimizer улучшает промпты → повтор.
Fitness Formula
0.91 avg
fitness = (pass_rate × 0.50) + (gates_rate × 0.25) + (efficiency × 0.25). Покрытие тестов, билд, линт, типы — всё в формуле.

Flow: Bidirectional Data Flow

1
/research models
Сбор свежих benchmark-данных из провайдеров
2
sync-model-research.ts
Применение рекомендаций: capability-index.yaml → kilo-meta.json → kilo.jsonc
3
sync-agents.js --fix
Пропагация frontmatter в .kilo/agents/*.md, KILO_SPEC.md, AGENTS.md
4
Dashboard rebuild
research-dashboard.html с 6 вкладками: Обзор, Groq, Модели, Матрица, Рекомендации, Анализ профита
5
/research models
Цикл повторяется — система постоянно самоулучшается

Доменные скиллы

15+ модулей специализированных знаний, которые агенты подгружают под конкретную задачу — не держат в контексте постоянно.

Containerization
docker-compose, docker-swarm, docker-security, docker-monitoring
Node.js
nodejs-express-patterns, nodejs-auth-jwt, nodejs-security-owasp
Databases
postgresql-patterns, sqlite-patterns, clickhouse-patterns
PHP
php-laravel-patterns, php-symfony-patterns, php-wordpress-patterns, php-modular-architecture, php-security, php-testing
Python
python-django-patterns, python-fastapi-patterns
Frontend
nextjs-patterns, react-patterns, vue-nuxt-patterns
Process
planning-patterns, memory-systems, tool-use, research-cycle
Go
go-modules, go-concurrency, go-testing, go-security
Integration
gitea-workflow, quality-controller, scoped-labels, agent-logging
Domains
ecommerce, booking, blog, fix-workflow

Docker-нативность: никаких установок на хост

# Visual testing — Playwright в контейнере
docker compose -f docker/docker-compose.web-testing.yml run --rm visual-tester

# Architect indexer — перед любой задачей
docker compose -f docker/docker-compose.architect.yml run --rm architect-indexer

# Evolution dashboard — обновляется автоматически
bun run sync:evolution && bun run evolution:dashboard

Все браузерные инструменты (Playwright, скриншоты, E2E) запускаются в контейнерах. Хост остаётся чистым.

Тарифы доступа

Выберите подписку, которая соответствует масштабу вашей команды.

Developer

35€/месяц

Для индивидуальных разработчиков и небольших проектов

  • ✓1 активный пайплайн
  • ✓Все базовые агенты (Core + QA)
  • ✓Gitea-интеграция
  • ✓Git-операции + semver
  • ✓Доступ к 15+ доменным скиллам
  • ✓Email-поддержка
Выбрать Developer
Популярный

Team

200€/месяц

Для команд, продуктовых компаний и агентств

  • ✓Безлимитные параллельные пайплайны
  • ✓Все 30+ агентов включая DevOps и Cognitive
  • ✓Приоритетная очередь + выделенный orchestrator
  • ✓Docker-контейнеры для тестирования и деплоя
  • ✓Визуальное тестирование (Playwright, скриншоты)
  • ✓Agent Evolution Dashboard + API доступ
  • ✓Персональный менеджер
  • ✓Priority SLAB
Выбрать Team

Готовы автоматизировать
разработку?

Подключите APAW к своему проекту и получите доступ к автономному AI-конвейеру с самоулучшением уже сегодня.

hello@apaw.dev или Написать в Telegram