Главная

Блог

Как компания Persefoni создала совет из 12 ИИ-агентов для разработки на Workato

ИИ-агенты и оркестрация

Истории клиентов

Мэтт Палмер из компании Persefoni рассказал о том, как совет специализированных ИИ-агентов ведет разработку в Workato, оставляя за человеком финальное решение о релизе.

Ханна Пикок

Директор по продуктовому маркетингу

14 окт. 2026 г.

Команда специализированных агентов Мэтта Палмера проводит задачу в Jira путь от бэклога до реализации, тестирования и проверки всего за несколько минут. Финальное решение о релизе по-прежнему принимает человек.

На конференции World of Workato (WOW) в Лас-Вегасе Мэтт Палмер, руководитель направления автоматизации и интеграции в Persefoni, платформе для управления углеродными выбросами и их учета, рассказал о созданной им команде ИИ-агентов, которую он использует для разработки в Workato. Он называет ее «Советом джедаев». Его представил Вьет Хуинь из команды бизнес-решений Workato в области ИИ.

Главная мысль Мэтта была практичной: разделите работу на узкие роли, дайте каждому агенту только те инструменты, которые ему необходимы, и оставляйте человека на тех этапах, которые имеют решающее значение.

Один агент со всеми знаниями продолжал совершать ошибки

Мэтт начал в декабре с одной сессии чата Claude и MCP-сервера разработчика, который он создал на основе API Workato. Он сам занимался архитектурой, созданием рецептов, проверкой и тестированием. Один автономный агент справлялся лучше, и он наделил его навыками, описывающими, как выглядит рецепт, функция или триггер Salesforce.

Тем не менее агент все равно допускал ошибки, контекста для избежания которых у него было достаточно. Когда Мэтт спросил почему, агент согласился, что ему следовало вызвать правильный навык. Его вывод: «Это было слишком много знаний для одного агента».

Поэтому он разделил знания и обязанности между агентами, каждый из которых имеет узкую специализацию. По его словам, именно тогда началось реальное улучшение.

Организуйте работу агентов так же, как вы организуете команду

В совете Мэтта четыре группы:

Оркестрация

«Йода», оркестратор, принимает работу из Jira и распределяет ее. Архитектор пишет и обновляет задачи в Jira, чтобы определить порядок выполнения работ, но не назначает их.

Разработчики

Специалисты по агентским навыкам, SDK коннекторов, рецептам и конечным точкам API.

Рецензенты и тестировщики

«Оби-Ван» выступает в роли партнера по парному программированию, «Квай-Гон» проводит ревью, а «Асока» занимается тестированием. «Палпатин», единственный ситх, выполняет роль агента-противника, который заставляет остальных подвергать сомнению свою работу.

Фундамент

Агент знаний компилирует то, чему учатся агенты, и поддерживает чистоту их памяти. Распорядитель рабочего пространства создает таблицы данных, свойства, папки, проекты и MCP в рабочем пространстве Workato.

Это агенты типа «Гермес», а не Workato Genies. Каждый из них работает на собственной виртуальной машине с собственной учетной записью в Slack, и большая часть их координации происходит в Slack. Мэтт отметил, что они стали заметно улучшаться после того, как он добавил проект с открытым исходным кодом для управления памятью, чтобы дать каждому агенту больше пространства для хранения информации.

Используйте CLI для кода, а AIRO — для остального

Агенты используют интерфейс командной строки Workato CLI, чтобы выгружать код рецептов в локальное рабочее пространство, где они редактируют его и отправляют обратно. Мэтту нравится иметь код локально: агенты могут просматривать все рабочее пространство целиком и отвечать на такие вопросы, как «найди все мои рецепты, в которых используется это действие». Недавно он добавил AIRO MCP для тех задач, с которыми CLI не справляется, например, для добавления записей в таблицы данных или настройки свойств проектов и окружений.

Живая демонстрация выявила скрытый сбой

Во время демонстрации «Йода» без каких-либо подсказок взял реальную задачу из бэклога Мэтта. Один из разработчиков начал работу над навыком поиска котировок в Salesforce. «Оби-Ван» указал на то, что сокращенный путь может не вернуть результатов, и задал вопрос о механизме отката (fallback).

Затем «Асока» приостановила работу в ожидании одобрения человека перед выполнением кода. Мэтт дал добро, и она провела живое тестирование на реальных данных Salesforce в своей песочнице. Она обнаружила, что поиск только по статусу одобрения сообщает об успешном выполнении, но при этом пропускает необходимый ID аккаунта или возможности. Все выглядело так, будто код работает, но на самом деле это было не так. Именно на этот риск ранее указывал «Оби-Ван». После этого «Квай-Гон» прочитал код строчка за строчку, включая запросы SOQL.

Главная мысль, по словам Мэтта, заключается вовсе не в том, чтобы заменить разработчиков:

«Дело не в том, чтобы заменить ваших разработчиков, а в том, чтобы дать каждому из них неутомимого подмастерье, который делает первый проход, чтобы ваши люди тратили время на принятие решений, а не на техническую рутину». — Мэтт Палмер, руководитель направления автоматизации и интеграции в Persefoni

«Дело не в том, чтобы заменить ваших разработчиков, а в том, чтобы дать каждому из них неутомимого подмастерье, который делает первый проход, чтобы ваши люди тратили время на принятие решений, а не на техническую рутину». — Мэтт Палмер, руководитель направления автоматизации и интеграции в Persefoni

Люди остаются на контрольно-пропускных пунктах, а права доступа разделены

Агенты не выкатывают изменения в продакшн. Это делает Мэтт. Он разделяет права доступа так же, как вы сделали бы это для живых сотрудников: разработчики могут писать код в Workato, в то время как рецензенты и тестировщики — нет. Создавать задачи в Jira могут только оркестратор и архитектор. Если у системы есть только продакшн-окружение, он бы вообще не позволил агентам отправлять туда код.

Он открыто говорит об ограничениях. Наблюдаемость в основном сводится к Slack плюс логам вызовов MCP в Workato. CLI представляет собой скорее черный ящик, и в Workato он не может увидеть, какой именно агент выполнил тот или иной вызов API. Когда он впервые поместил всех 12 агентов в один канал без предварительных правил, одно приветствие породило около 2500 сообщений в ветке, и ему пришлось использовать слэш-команды «Гермеса», чтобы их остановить.

Разрыв в производительности и с чего начать

В 2025 году Мэтт закрыл 397 задач в Jira. По его словам, сейчас, когда до конца года осталось три месяца, он близок к тому, чтобы превысить этот показатель почти в четыре раза, причем его производительность резко возросла сразу после запуска полного совета агентов в апреле. Его роль тоже изменилась:

«[С этими агентами] я чувствую себя менеджером, у которого есть сотрудники, выполняющие всю работу». — Мэтт Палмер, руководитель направления автоматизации и интеграции в Persefoni

«[С этими агентами] я чувствую себя менеджером, у которого есть сотрудники, выполняющие всю работу». — Мэтт Палмер, руководитель направления автоматизации и интеграции в Persefoni

Всем, кто хочет попробовать это сделать, он советует начать с того же, с чего начал он: освоиться в Claude Code, добавить AIRO MCP и установить Workato CLI. По мере того как вы уловите ритм, вы сможете запускать дополнительные сессии параллельно с работой разработчика. Его собственный предел ограничивается лишь тем объемом контекста, которым он может управлять одновременно в разных сессиях.

Он надеется, что в будущем более совершенные функции тестирования позволят ему полностью выйти из контура управления. А пока он бы сначала отправлял всех новых участников команды на изучение базовых основ.

Будущее работы планируется на World of Workato. Забронируйте дату проведения WOW 2027.