Нейрократия

Практика: агенты Claude Code — вне кода

Anthropic выпустили sub-agents для Claude Code — ИИ-помощников с изолированным контекстом. Самое интересное происходит, когда вы связываете их в цепочки для решения комплексных задач. И нет, сегодня не про программирование.

Агенты могут передавать результаты друг другу, создавая многоступенчатые процессы обработки. Каждый агент — эксперт в своей области, а вместе они формируют полноценные рабочие пайплайны.

Примеры

1. Воркфлоу для создания образовательного курса

Представьте цепочку из четырёх агентов:

market-researcher → curriculum-designer → content-creator → assessment-builder
  • Первый агент анализирует спрос на обучение, тренды и конкурентов.
  • Второй создаёт структуру курса.
  • Третий генерирует материалы, тексты, практические задания.
  • Последний разрабатывает систему оценки, тесты, формирует фидбэк.

Один запрос «создай курс по управлению личными финансами для молодых специалистов» запускает всю цепочку. Через 30 минут у вас готовая программа.

2. Исследовательский pipeline для due diligence

Для анализа потенциального партнёра или инвестиции:

data-collector → risk-analyzer → report-writer → presentation-builder
  • Первый агент собирает публичную информацию о компании.
  • Второй анализирует финансовые риски, репутацию, судебные дела.
  • Третий составляет структурированный отчёт.
  • Четвёртый создаёт презентацию для правления.

Каждый агент работает в своём контексте, не перегружая память системы. При этом они обмениваются только ключевой информацией, создавая эффективный конвейер обработки данных.

3. Контент-машина для медиа

Реальный кейс из Anthropic: маркетологи генерируют сотни вариаций рекламы. Но можно пойти дальше:

trend-spotter → angle-generator → writer-[platform] → visual-director
  • Trend-spotter мониторит актуальные темы в вашей нише.
  • Angle-generator придумывает уникальные углы подачи.
  • Специализированные writer'ы адаптируют контент под X, Телеграм и так далее.
  • Visual-director предлагает визуальные концепции.

Вы получаете полноценную контент-стратегию с адаптацией под каждую платформу.

4. Персональный исследовательский ассистент

Для глубокого изучения любой темы:

explorer → fact-checker → synthesizer → challenger
  • Explorer находит источники и собирает информацию.
  • Fact-checker проверяет достоверность и ищет противоречия.
  • Synthesizer создаёт связное изложение.
  • А challenger ищет контраргументы и альтернативные точки зрения.

Такой подход даёт критический анализ с разных сторон.

5. Воркфлоу для управления мероприятием

От идеи до post-production:

concept-developer → logistics-planner → communication-manager → feedback-analyzer
  • Первый разрабатывает концепцию и программу.
  • Второй планирует логистику, составляет чек-листы.
  • Третий генерирует все коммуникации — от приглашений до напоминаний.
  • Четвёртый анализирует обратную связь и создаёт отчёт об улучшениях.

Реализация без технических навыков

Создание такой цепочки — это последовательное описание каждого агента своими словами (подробные инструкции Claude генерирует сам):

claude /agents # Создаёте первого агента # В описании указываете: "Pass results to [next-agent-name]" # Повторяете для каждого звена цепи

Ключевой момент — явно указывать в описании агента, какую информацию он должен передавать следующему. Claude Code сам организует передачу данных между агентами.

Параллельная обработка

Некоторые задачи можно распараллелить. Например, при подготовке отчёта.

Исходные данные (source-data) отправляются одновременно трём агентам: financial-analyst, market-analyst и risk-analyst. Каждый из них работает независимо и параллельно с остальными. После завершения анализа они передают результаты финальному агенту — report-compiler, который объединяет их выводы в единый отчёт.

Главное преимущество: вы описываете что нужно сделать, а не как. Агенты сами разберутся с деталями реализации, передачей данных и координацией действий.

Подписывайтесь на Telegram Нейрократия.

11