LAF — автономная AI-разработка

Несколько продуктов. Один управляемый процесс.

Я создавал LAF, чтобы вести несколько собственных продуктов и не превращаться в человека, который целый день переносит задания между чатами. Один агент теряет контекст, другой повторяет уже сделанную работу, третий сообщает о готовности без проверки. Само по себе количество агентов эту проблему не решает.

Lovtsov Autonomy Framework связывает постановку задач, разработку, проверки и историю решений в единый процесс. Я задаю направление, приоритеты, допустимые действия и бюджет работы. Фреймворк помогает подготовить бэклог, декомпозировать задачи и последовательно выполнять принятую очередь, сохраняя результаты между запусками.

Что происходит после постановки задачи

1. Контекст и план. Разбираются проект, ограничения и критерии готовности. Крупная задача получает декомпозицию и порядок выполнения.
2. Очередь работы. Задачи хранятся в общем реестре с приоритетами и зависимостями. Можно продолжить работу после остановки, а не собирать контекст заново.
3. Изолированная разработка. Изменения выполняются в отдельных рабочих копиях и ветках. Параллельные задачи не должны молча перезаписывать друг друга.
4. Проверка результата. Сборка, тесты, ревью и проверки интерфейса входят в процесс. Для значимого изменения важен конкретный проверенный результат, а не отчёт агента о намерениях.
5. Передача владельцу. Изменения, проверки и нерешённые вопросы доступны для просмотра. Право на выпуск и ключевые продуктовые решения остаётся у владельца.

Этот цикл может работать в фоне в пределах заданных ресурсов и полномочий. Автономность полезна именно там, где задача достаточно определена и результат можно проверить.

Что я добавил поверх возможностей моделей

Задача	Как помогает LAF
Работать с несколькими продуктами	Общая очередь, раздельный контекст проектов и изоляция изменений
Не терять решения	История работы, сохранённые состояния, ограничения и повторно используемые практики
Видеть, что происходит	Панель управления, статусы, события и взаимодействие через Telegram
Контролировать качество	Роли, обязательные проверки, повторный разбор ошибок и проверка конкретной версии кода
Управлять расходами	Ограничения времени и бюджета, учёт провайдера и остановки при недоступности ресурсов
Подключать знания проекта	Интеграции с инструментами и отдельным RAG-ассистентом

Модели и инструменты

В своей практике я проверял работу LAF с Claude, ChatGPT/Codex, Grok, GLM и Kimi. Использую нативные возможности инструментов и собственные механизмы координации, контроля и восстановления работы.

Способ подключения и доступные функции различаются: CLI, API и рабочие интерфейсы провайдеров не взаимозаменяемы. При адаптации под компанию отдельно проверяю доступы, лимиты, требования к данным и поддерживаемые сценарии. Доступная квота задаёт бюджет автономной работы.

Что уже работает и что я развиваю

LAF используется мной в разработке собственных продуктов. Через него я выполнял реальные задачи, доводил реализации до работающего состояния и продолжал их развивать. Это мой способ соединить инженерное управление с AI-assisted и vibe coding-практикой: я отвечаю за задачу, архитектурный выбор и приёмку, агенты выполняют значительную часть работы.

Сейчас дорабатываю экономность расходования токенов, восстановление после остановок, качество длительных автономных циклов и удобство передачи системы другому человеку. Для каждой задачи определяю границы самостоятельной работы и этап, на котором требуется моя приёмка.

Как можно работать вместе

Могу показать LAF на конкретной задаче, обсудить адаптацию под ваши проекты, подключение провайдеров, процессы проверки и интеграции. Открыт к совместному развитию и обсуждению коммерческого использования или передачи наработок.

Формат внедрения определяем по вашим ограничениям и задачам.

Демонстрация: задача проходит весь путь

Покажу не чат с удачным ответом, а небольшой цикл в разрешённом репозитории: постановка и критерии готовности, декомпозиция, выбор задачи из очереди, изменение в отдельной ветке, проверки и готовый к просмотру результат. Отдельно покажу, что происходит при ошибке, нехватке квоты или необходимости решения владельца.

Для пилота выберем один проект и ограниченный набор задач. На выходе нужны настроенный процесс, понятные правила остановки и журнал проверенных изменений. Длительность фоновой работы зависит от сложности, интеграции и доступной квоты; «оставить на ночь» не означает гарантированно получить любой продукт утром.

Обсудить LAF и демонстрацию →