Файловая система как оркестратор: новый подход к AI-агентам без фреймворков

Автор статьи на Habr описывает альтернативу традиционным фреймворкам для оркестрации AI-агентов. Вместо того чтобы использовать громоздкие инструменты вроде CrewAI или LangChain, предлагается методология интерпретируемого контекста (ICM). Суть подхода — заменить программную оркестрацию на структуру файловой системы: Markdown-файлы содержат промпты и контекст, которые указывают агенту, какую роль играть на каждом шаге пайплайна.

Если шаг не требует LLM, он выполняется локальным скриптом. Один агент отвечает за всю оркестрацию, а структура директорий определяет последовательность действий и контекст для суб-агентов. Подход основан на идее Unix-pipeline и принципе разделения зависимостей Дейкстры: модули скрывают детали реализации друг от друга, что упрощает внесение изменений без нарушения работы системы.

Разработчику остаётся только определить порядок выполнения задач — всё остальное берёт на себя файловая система. Это особенно полезно для последовательных процессов, где требуется человеческая проверка на определённых этапах, и использование фреймворков создаёт избыточную сложность.