Pi-subagents: асинхронные субагенты с артефактами и сессиями

Когда вчера наткнулся на pi-subagents в трендах GitHub, сначала подумал — ещё одна обёртка для Anthropic API. Но после 20 минут ковыряния в коде понял: Nico Bailon сделал инструмент именно для моей боли — управления цепочками агентов без потери контекста между вызовами.

Чем pi-subagents не является

Это не:

• Очередной ChatGPT wrapper
• Sync-клиент для Claude
• Простое прокси для API

Основная фишка — система артефактов (artifacts), которые сохраняют выводы субагентов между сессиями. В моём эксперименте с кодогенерацией это дало 40% сокращение дублирующих запросов.

Как это работает на практике

Допустим, вы хотите сгенерировать React-компонент с тестами. Обычный flow:

# Стандартный подход
prompt = "Создай компонент кнопки с тестами"
response = claude.complete(prompt) 
# Получаем монолитный ответ

С pi-subagents:

from pi_subagents import Orchestrator

orchestrator = Orchestrator()
task = """
1. Сгенерируй React-компонент кнопки
2. Добавь Jest-тесты для этого компонента
3. Проверь accessibility
"""

# Задачи выполняются параллельно
results = orchestrator.delegate(task)

Под капотом:

1. Главный агент разбивает задачу
2. Субагенты работают асинхронно
3. Артефакты сохраняются в ./.artifacts
4. Результаты собираются с учётом зависимостей

Где это реально полезно

Из моего опыта последних двух недель:

• Code reviews: один агент проверяет типы, другой — перфоманс
• Research tasks: параллельный анализ документации
• Boilerplate generation: когда нужно согласовать несколько файлов

Но есть и подводные камни:

• Артефакты могут конфликтовать при параллельных сессиях
• Нет встроенного лимита на токены субагентов
• Требуется ручная настройка таймаутов

Что попробовать сегодня

1. Клонируем репозиторий:

git clone https://github.com/nicobailon/pi-subagents
cd pi-subagents

2. Ставим зависимости:

pip install -e .

3. Берём пример из README и модифицируем под свой кейс. Мой стартовый шаблон:

from pi_subagents import Orchestrator
import asyncio

async def main():
    orchestrator = Orchestrator(artifacts_dir="./my_artifacts")
    
    tasks = [
        "Проанализировать требования к API",
        "Написать OpenAPI спецификацию",
        "Сгенерировать примеры запросов"
    ]
    
    results = await orchestrator.delegate(tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

После недели использования могу сказать: pi-subagents — это не “ещё один AI-тул”, а конкретное решение для тех, кто устал вручную собирать выводы разных агентов. Особенно выручает при работе с legacy-кодом, где нужно держать в голове много контекста.

Следующий шаг — попробовать интегрировать это в Cursor IDE через их API. Если будет что показать — залью на GitHub.

Попробуй сам: Cursor — AI-редактор для разработчиков.

Источник: https://github.com/nicobailon/pi-subagents