Все проекты

Панель управления AI-агентами

Внутреннее пространство для задач агентов, инструкций и статусов выполнения.

Vue 3ConvexAgent runners
01

Задача

Эксперименты с агентами трудно отслеживать, когда инструкции, запуски и результаты разнесены по разным местам.

02

Что делали

Мы собрали слой управления, где задачи, контекст агентов и статусы живут в одном real-time интерфейсе.

03

Результат

Команда видит активные процессы, точки проверки и сценарии, которые можно повторять.

Dev-story статья

Панель управления AI-агентами: как создавался проект

При параллельной работе нескольких агентов сложно держать целостную картину запусков. Задачи, подсказки и результаты расползались по разным системам.

Разделы

06

Модули

04

Стек

Vue 3 + Convex

Длительность: 12-15 min. От проекта к обучающим материалам
01 00:00

Почему появился проект

Эксперименты с агентами трудно отслеживать, когда инструкции, запуски и результаты разнесены по разным местам.

При параллельной работе нескольких агентов сложно держать целостную картину запусков. Задачи, подсказки и результаты расползались по разным системам.

02 01:00

Что было создано

Мы собрали слой управления, где задачи, контекст агентов и статусы живут в одном real-time интерфейсе.

Собран единый пульт, где задача, контекст и статус запуска живут рядом, а решения проходят явный этап проверки.

03 02:40

Основные модули и путь пользователя

M01

Секция очереди определяет приоритет, исполнителя и текущий статус, чтобы не терять последовательность запусков.

M02

Контекст задачи хранит цель, ограничения и исходные данные, чтобы повторить сценарий без расшифровки прошлой переписки.

M03

История действий фиксирует ключевые изменения и промежуточные решения по каждому запуску.

M04

Состояния проверки дают точку согласования между человеком и автоматикой перед массовым применением.

04 04:30

Архитектура и технологические решения

Техническая основа: Vue 3, Convex, Agent runners. Важно не перечисление логотипов, а то, как выбранный стек помогает управлять данными, состояниями, действиями пользователя и дальнейшей поддержкой.

Слой обработки строится как наблюдаемая модель запуска с явной связкой данных и статусов в реальном времени через Vue + Convex.

05 06:30

Как это работает в реальном сценарии

В реальном использовании «Панель управления AI-агентами» работает как понятная последовательность: сначала решается исходная проблема, затем пользователь выполняет основное действие, видит ясный путь данных и результат. Опыт остаётся логичным, а не набором случайных экранов.

Практическая ценность видна там, где раньше требовалась ручная работа: часть процесса автоматизирована, зоны ответственности чётко разделены, а каждый модуль выполняет одну понятную функцию. Именно поэтому решение легко поддерживать и расширять.

06 08:30

Результат и выводы

Команда видит активные процессы, точки проверки и сценарии, которые можно повторять.

Рабочий процесс стал контролируемым: заметны зависшие запуски, понятно, что уже проверено, и какие паттерны можно повторять.

Читать дальше

Эти проекты близки по техническим или продуктовым решениям и показывают, как тот же принцип работает в другом контексте.

Есть похожая идея?

Обсудить проект