Модуль AKI

Разбирайтесь в коде, правьте и запускайте - из терминала

AKI.Code берет на себя работу, на которую уходит день: понять чужой сервис, довести задачу до готовой правки, найти причину падения, прогнать однотипное изменение по всему репозиторию. Работает на модели внутри вашего контура - код никуда не отправляется.

Запросить доступ Характеристики
Работа 01

Разобраться в незнакомом сервисе

Новый человек в проекте или чужой унаследованный сервис - обычно это неделя чтения кода и вопросов коллегам. Агент сам обходит репозиторий, строит карту модулей и зависимостей и отвечает. Подбирать, какие файлы ему показать, не нужно.

› что делает этот сервис и откуда берет данные?
 
⏺ обхожу репозиторий · 214 файлов, 9 пакетов
⏺ читаю cmd/main.go, internal/config, internal/store
 
Сервис считает биллинг по событиям. Источники: очередь Kafka (топик billing.events) и справочник тарифов из PostgreSQL. Точка входа cmd/main.go:42. Расчет - internal/billing, запись результата - internal/store. Внешних вызовов нет, кроме отправки отчета в S3.
Работа 02

Довести задачу до готовой правки

Изменение делается целиком: агент правит нужные файлы, дописывает тест, прогоняет сборку и показывает различие. Вы смотрите готовый результат.

› добавь эндпойнт /health с проверкой БД и очереди
 
⏺ правлю internal/api/routes.go · +12 строк
⏺ создаю internal/api/health.go · 64 строки
⏺ создаю internal/api/health_test.go · 3 теста
⏺ запускаю сборку и тесты пакета
→ ok · сборка прошла · 3 из 3 тестов
 
? применить 3 изменения [различия / применить / отменить]
Работа 03

Найти причину падения

Агент замыкает цикл сам: запускает, читает вывод, выдвигает гипотезу, проверяет и правит. Он видит настоящий результат выполнения, потому что сам запускает код и тесты.

› почему падает TestReconcile?
 
⏺ запускаю тест
→ ожидалось 1200.00, получено 1199.99
⏺ читаю internal/billing/reconcile.go
 
Причина не в тесте. Округление до копеек делается после суммирования, а не для каждой позиции - на длинном счете копейка теряется. То же произойдет в продуктиве на счетах от ста позиций.
 
? округлять при сложении - reconcile.go:84 [д/н]
Работа 04

Прогнать изменение по всему репозиторию

Переход на новую версию библиотеки, смена подхода к логированию, переименование через сорок файлов. Поиском с заменой такое не делается - нужно понимать контекст каждого места. Руками это день и десяток пропущенных случаев.

› переведи логирование на структурное, с полем request_id
 
⏺ нахожу 68 вызовов в 23 файлах
⏺ правлю по одному, сохраняя смысл сообщения
⏺ 4 места требуют протаскивания контекста - помечаю отдельно
⏺ запускаю сборку и статический анализ
→ ok · 64 замены применимы · 4 вынесены на ваше решение
Работа 05

Поставить рутину на поток

Тот же агент вызывается без диалога - из скрипта, по расписанию или прямо в сборочном конвейере. Вывод машиночитаемый, код возврата отражает результат, поэтому шаг встраивается в существующий процесс как обычная команда.

// одна задача, без диалога
$ aki -p "почини падающий тест" --mode full-auto
// поток событий в реальном времени: по одному JSON на строку
$ aki -p "обнови зависимости" --output stream-json | jq -c 'select(.type=="tool_use")'
// другой проект без перехода в его каталог
$ aki -C /srv/checkout/billing --resume
Отличие

Знает то, что уже знает команда

Обычный кодинг-агент начинает каждый разговор с нуля. AKI.Code подключен к общей памяти AKI - той же, куда попадают решения со встреч, договоренности и история инцидентов.

a Между сессиями Почему приняли именно это архитектурное решение, что уже пробовали и отвергли, где в проекте грабли - не приходится пересказывать заново на каждом запуске.
b Между людьми Новый разработчик получает контекст, накопленный командой. Уход человека не уносит с собой знание о том, как устроен сервис и почему он такой.
c Между источниками Договоренность со встречи, обсуждение в переписке и код в репозитории оказываются в одной картине - через транскрибатор, суммаризатор и интеграции AKI.
d Переносимо Память хранится обычными текстовыми файлами. Переезд на другую машину и обновление движка ее не ломают, содержимое можно прочитать глазами.
Контроль

Вы решаете, что агенту можно

Уровень свободы переключается на ходу, без перезапуска. Начинают обычно с полного контроля, а по мере доверия отпускают.

  1. 01 Спрашивать все каждая правка и каждая команда подтверждается вручную - видно различие и что именно будет запущено
  2. 02 Править самому файлы меняются без вопросов, команды оболочки по-прежнему спрашивают
  3. 03 Работать самостоятельно агент действует сам; запрещенные команды, файлы с секретами и запись за пределы проекта подтверждаются всегда - даже в этом режиме
Поставщики моделей

Работает с тем, что у вас уже есть

Поставщик задается одной строкой настройки и меняется без переустановки. Можно начать на внешнем API и позже переехать на модель в собственном контуре - сценарии работы, права и подтверждения останутся теми же.

GigaChat Российская модель Сбера - через совместимый прокси
OpenAI Прямое подключение по API
Anthropic Модели Claude, в том числе по подписке через локальный клиент
Ollama Открытые модели на своем сервере - основной вариант для закрытого контура
LiteLLM Корпоративный прокси: единая точка доступа, учет расхода и лимиты по командам
vLLM Высокопроизводительный инференс своих моделей на видеокартах
Где работает

Поддерживаемые ОС

Linux x86-64 и arm64, включая российские дистрибутивы
macOS Apple Silicon и Intel
Windows Штатная консоль и WSL
Агентная память

Одна память на всех агентов

Агенты не держат знание каждый у себя. Все пишут и читают общее хранилище фактов, поэтому найденное одним сразу доступно остальным - и на следующем запуске, и другому человеку в команде.

Память переживает запуск: следующая задача начинается не с нуля, а с того, что команда уже выяснила.

Расширения и кастомизация

Достраивается под ваши инструменты

a Подключение систем по MCP Открытый протокол доступа к внешним инструментам. Агент работает с GitLab, трекером задач, базой данных или внутренним сервисом - читает задачу, ставит комментарий, открывает запрос на слияние.
b Свои навыки Повторяющаяся инструкция оформляется навыком и вызывается как команда: правила код-ревью, порядок выката, шаблон нового сервиса - то, что у каждой команды свое.
c Правила проекта Соглашения репозитория агент читает и соблюдает: стиль кода, запрещенные библиотеки, требования к тестам - не приходится повторять их в каждом запросе.
d Свои инструменты Внутренние утилиты подключаются наравне со встроенными и попадают под те же подтверждения и ограничения песочницы.
В контуре

Рядом с остальной инфраструктурой

AKI Система, частью которой является AKI.Code: долговременная память команды, транскрибация встреч, суммаризация и интеграции.
AI-Vault Реестр моделей и наборов данных: откуда берется и как версионируется модель, на которой работает агент.
ML-инфраструктура Развертывание сервера модели, узлов инференса и доставки обновлений в вашем периметре.