AI-системы
Agent Farm
Приватный репозиторий — показана публично согласованная частьФерма агентов hub-and-spoke с изолированными RAG-воркспейсами
- 5
- стадий раскатки
- 0
- shell-инструментов у модели
Проблема
Несколько LLM-агентов на нескольких VPS — это в первую очередь вопрос изоляции, а не оркестрации. Утечка контекста между воркспейсами или агент с доступом к shell превращают удобство в инцидент.
Система
Хаб (VPS-0) держит Telegram-бота, Fastify-оркестратор, BullMQ, Postgres и Redis; спицы (VPS-N) — воркеры с RAG-пайплайном, каждый в своём воркспейсе. Изоляция вшита в базу, а не в код приложения: воркеры ходят в Postgres под ролью worker, а RLS требует SET LOCAL app.workspace_id — забыть про фильтр по воркспейсу физически нельзя. Единственная публичная поверхность — Telegram-вебхук через Caddy; Postgres и Redis слушают только Tailscale-меш со своим ACL. Привилегированные действия требуют inline Yes/No прямо в чате, а модели никогда не выдаётся инструмент shell или exec.
Роль
Соло-разработка: архитектура, инварианты безопасности, инфраструктура.
Результат
MVP с пятистадийным планом раскатки, heartbeat-сбором и алертингом. Инварианты безопасности зафиксированы в README как контракт, а не как пожелание.