Как научить ИИ-агента ждать: чекпоинтеры, прерывания и графы для локального кодера

Автор на Habr публикует третью часть руководства по созданию локального кодер-агента. Если в первой части была инфраструктура (контейнер с моделью, Langfuse, MCP-инструменты), а во второй — планировщик и оценщики, то теперь он добавляет ключевые элементы для надёжной работы: граф состояний, чекпоинтеры для сохранения прогресса и прерывания для управления паузами.

Это практический материал для разработчиков, которые хотят собрать агента на своём железе, используя современный стек (языковые модели, MCP, Langfuse). Подход позволяет агенту не зацикливаться, помнить контекст и корректно реагировать на внешние прерывания — без дорогих API.

Статья — продолжение серии, но новичкам стоит начать с первых двух частей. Акцент сделан на архитектуре, устойчивой к ошибкам, и интерфейсе, адаптированном под новую логику.