Универсальная фабрика для создания специализированных AI агентов на Pydantic AI Основано на Context Engineering от Cole Medin
AI Agent Factory — это революционная система для автоматического создания специализированных AI агентов. Вместо ручного создания каждого агента, фабрика использует субагентов для автономного создания готовых к использованию AI решений.
- 🏭 Автоматическая фабрика — от идеи до готового агента за минуты
- 🎯 32 готовых специализированных агента — Security, UI/UX, Performance, Analytics и др.
- 🤝 Продвинутая коллективная работа — микрозадачи, делегирование, рефлексия
- 🔧 Универсальные декораторы — автоматическое добавление всех интеграций
- 📋 Интеграция с Archon — управление задачами из коробки
- 🌐 100% универсальность — 0% привязки к конкретным проектам
- AI разработчики — быстрое создание специализированных агентов
- DevOps инженеры — автоматизация процессов разработки
- Продуктовые команды — внедрение AI в рабочие процессы
- Стартапы — MVP с AI функциональностью за часы, не недели
- Enterprise — масштабируемые AI решения
graph TD
A[👤 Пользователь: Идея агента] --> B[🔍 Фаза 0: Уточнение требований]
B --> C[📋 Фаза 1: Анализ и планирование]
C --> D[⚙️ Фаза 2: Параллельная разработка]
D --> E[💻 Фаза 3: Реализация]
E --> F[✅ Фаза 4: Валидация]
F --> G[📦 Фаза 5: Доставка]
G --> H[🎉 Готовый агент]
- pydantic-ai-planner — анализ требований и планирование
- pydantic-ai-prompt-engineer — создание системных промптов
- pydantic-ai-tool-integrator — разработка инструментов
- pydantic-ai-dependency-manager — управление зависимостями
- pydantic-ai-validator — тестирование и валидация
git clone https://github.com/Lambertain/ai-agent-factory.git
cd ai-agent-factory
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# или
venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r use-cases/agent-factory-with-subagents/requirements.txtСоздайте .env файл:
cp use-cases/agent-factory-with-subagents/.env.example .envЗаполните переменные окружения:
LLM_API_KEY=your-api-key-here
LLM_BASE_URL=https://your-llm-provider.com/v1
LLM_MODEL=your-model-namefrom use_cases.agent_factory_with_subagents import create_agent
# Запуск фабрики агентов
agent_spec = """
Создай агента для анализа кода Python который:
- Находит потенциальные баги
- Предлагает оптимизации
- Проверяет соответствие PEP8
"""
# Фабрика автоматически создаст специализированного агента
result = await create_agent(agent_spec)
print(f"Агент создан: {result.agent_path}")Фабрика включает 32 готовых специализированных агента:
- Security Audit Agent — аудит безопасности кода
- MCP Configuration Agent — управление MCP серверами
- UI/UX Enhancement Agent — улучшение интерфейсов
- PWA Mobile Agent — Progressive Web Apps
- Performance Optimization Agent — оптимизация производительности
- TypeScript Architecture Agent — архитектура TypeScript
- Analytics Tracking Agent — системы аналитики
- RAG Agent — семантический поиск
- Prisma Database Agent — работа с Prisma ORM
- NLP Content Quality Guardian — контроль качества контента
- Psychology Content Architect — архитектура психологического контента
- Psychology Test Generator — генерация психологических тестов
- Payment Integration Agent — платежные системы
- API Development Agent — разработка API
- Queue Worker Agent — фоновые процессы
from use_cases.agent_factory_with_subagents.agents.common import create_universal_pydantic_agent
# Создание агента с полными интеграциями
agent = create_universal_pydantic_agent(
model=get_llm_model(),
deps_type=YourDependencies,
system_prompt="Ваш системный промпт",
agent_type="your_agent_type",
knowledge_tags=["domain", "specialization"],
with_collective_tools=True,
with_knowledge_tool=True
)# Автоматическое планирование микрозадач
@agent.tool
async def break_down_to_microtasks(
ctx: RunContext,
main_task: str,
complexity_level: str = "medium"
) -> str:
# Автоматически разбивает задачу на 3-7 микрозадач
pass
# Рефлексия и улучшение результатов
@agent.tool
async def reflect_and_improve(
ctx: RunContext,
completed_work: str,
work_type: str = "implementation"
) -> str:
# Критический анализ и улучшение работы
passai-agent-factory/
├── use-cases/agent-factory-with-subagents/ # Основная фабрика
│ ├── agents/ # 32 готовых агента
│ │ ├── common/ # Общие компоненты
│ │ │ ├── pydantic_ai_integrations.py # Система интеграций
│ │ │ ├── pydantic_ai_decorators.py # Универсальные декораторы
│ │ │ └── collective_work_tools.py # Инструменты коллективной работы
│ │ ├── security_audit_agent/ # Агент аудита безопасности
│ │ ├── uiux_enhancement_agent/ # UI/UX агент
│ │ └── ... # Остальные 30 агентов
│ ├── .claude/ # Настройки Claude
│ │ ├── agents/ # Субагенты фабрики
│ │ └── rules.md # Правила работы
│ └── CLAUDE.md # Документация фабрики
├── claude-code-full-guide/ # Руководство по Claude Code
├── PRPs/ # Planning Request Prompts
└── examples/ # Примеры использования
Агенты поддерживают продвинутые паттерны коллективной работы:
- Критический анализ выполненной работы
- Автоматическое выявление недостатков
- Создание улучшенных версий результата
- Интеграция с RAG, веб-поиском, выполнением кода
- Принятие решений о вызове API на основе контекста
- Автоматическое разбиение задач на микрозадачи (3-7 пунктов)
- Адаптивное планирование по ходу выполнения
- Специализация агентов на разных аспектах задачи
- Автоматическое делегирование через Archon
- Итеративное взаимодействие между агентами
# Автоматическое управление задачами
await mcp__archon__manage_task(
action="create",
title="Анализ безопасности API",
assignee="Security Audit Agent"
)# Автоматические коммиты с улучшениями
git commit -m "feat: новый security агент
🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)
Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>"# Поиск в базе знаний агента
await search_agent_knowledge(
query="security audit patterns",
match_count=5
)- ⚡ Время создания агента: 5-15 минут
- 🎯 Готовых агентов: 32 специализированных
- 🔧 Автоматизация: 95% процесса создания
- 🌐 Универсальность: 0% привязки к проектам
- Веб-интерфейс для фабрики агентов
- Marketplace готовых агентов
- Docker контейнеризация
- CI/CD пайплайны
- VS Code расширение
- Интеграция с популярными IDE
- Облачное развертывание
- Enterprise версия
- Визуальный редактор агентов
- Мониторинг и аналитика
- Multi-language поддержка
- API для внешних интеграций
Мы приветствуем вклад сообщества! Как помочь:
- 🐛 Сообщайте о багах через GitHub Issues
- 💡 Предлагайте новые агенты через Pull Requests
- 📚 Улучшайте документацию
- ⭐ Ставьте звезду проекту
# Форк и клонирование
git clone https://github.com/your-username/ai-agent-factory.git
cd ai-agent-factory
# Создание ветки для фичи
git checkout -b feature/new-agent
# Разработка и тестирование
python -m pytest use-cases/agent-factory-with-subagents/tests/
# Создание Pull RequestЭтот проект распространяется под лицензией MIT. См. LICENSE для подробностей.
Copyright (c) 2025 Cole Medin
Copyright (c) 2025 Lambertain
- Cole Medin — за оригинальную концепцию Context Engineering и основу фабрики агентов
- Pydantic Team — за потрясающий фреймворк Pydantic AI
- Open Source сообщество — за инструменты и вдохновение
- 🌐 Website: lambertain.agency
- 📧 Email: support@lambertain.agency
- 💬 Telegram: t.me/lambertain
🚀 Создавайте AI агентов будущего с Lambertain AI Agent Factory! 🚀