Protocore — Технологии и архитектура

Технологии

15 ключевых технологий Protocore

57 модулей ядра, 30+ типизированных протоколов, 85+ типов событий. Здесь — 15 технологий, которых нет ни у OpenAI Agents SDK, ни у Anthropic Claude Code, ни у Swarms.

Переопределение галлюцинаций

Hallucination Override

Если модель заявляет «файл создан успешно», а все операции были отклонены политикой безопасности — система обнаружит расхождение и переопределит ответ, подставив реальный результат вместо галлюцинации.

Почему важно: Ни OpenAI Agents SDK, ни Claude Code, ни Swarms не проверяют ответы модели на соответствие фактическим результатам инструментов. Protocore гарантирует честность агента.

Circuit Breaker с диагностикой

Circuit Breaker + LLM Diagnosis

После N последовательных сбоев субагентов система убирает возможность делегирования и просит лидера сформулировать человеко-читаемый диагноз: что пошло не так и что удалось выяснить. Не шаблон — осмысленный ответ.

Почему важно: Без circuit breaker один запрос может породить десятки LLM-вызовов. В отличие от простого retry-or-fail у конкурентов, Protocore останавливается с полезным ответом, а не молча сжигает бюджет.

Детектор зацикливания

Anti-Pattern Collapse

CollapseDetector отслеживает Jaccard-похожесть последних ответов и рандомизирует формат результатов инструментов, чтобы разрушить паттерн. Трёхуровневое вмешательство: мягкое предупреждение → смена стратегии → принудительная финализация. Дополнительно DriftDetector ловит семантический уход от задачи и возвращает фокус.

Почему важно: Малые модели «застревают» в циклах — конкуренты просто крутят бюджет до нуля. Рандомизация формата снижает частоту зацикливания на 15–20%.

Шлюзы безопасности

Approval Gates: Dry-Run, Confirm, 2FA

Для shell-команд — DefaultShellSafetyPolicy (~25 deny-паттернов, классификация mutating/network). Для файловых операций — WorkspaceApprovalPolicy per operation class (read, write, delete, execute). Гранулярные политики на каждый тип операции, путь и агента. Risk scoring (5 уровней) на каждый tool call.

Почему важно: Главный страх бизнеса — «а вдруг AI удалит что-то важное». Protocore даёт столько контроля, сколько нужно, от полной автономии до полной блокировки.

Изоляция параллельных агентов

Git Worktree Isolation

ParallelSubagentRunner с semaphore slots даёт каждому субагенту изолированную копию репозитория через Git worktree. Файлы, git-состояние, сборки — полностью независимы. ConflictDetector автоматически обнаруживает конфликты записи между ветками при завершении.

Почему важно: В Swarms (6175 LOC God-object) и LangChain параллельные агенты перезаписывают файлы друг друга. Worktree-изоляция — это стандарт продакшен-разработки, а не хак.

Фоновые задачи

Background Task Manager

Агент запускает долгую операцию (тесты, сборку, анализ) в фоне и продолжает работать над другими задачами, не дожидаясь результата. Результаты автоматически доставляются перед следующим решением модели.

Почему важно: В стандартных фреймворках (OpenAI SDK, LangChain) агент блокируется на каждой команде. BackgroundManager с семафором (max=3) и per-task timeout ускоряет работу в разы.

Прогрессивная загрузка инструментов

Progressive Tool Discovery

Вместо 30+ полных описаний инструментов (тысячи токенов) модель видит компактный каталог и через BM25-retrieval загружает полную схему только нужных. Мета-инструмент search_available_tools позволяет агенту самому искать нужный инструмент. Экономия — до 40% токенов.

Почему важно: Claude Code и OpenAI SDK отправляют все инструменты в каждом запросе. Protocore работает эффективно даже с моделями на 32K контекста, где конкуренты просто не помещаются.

Трёхуровневое сжатие

3-Layer Compression + Identity Reinjection

Три слоя: micro_compact (плейсхолдеры для старых результатов с сохранением ошибок, anchor/handoff protection), auto_compact (LLM-суммаризация с retry + heuristic fallback), manual_compact (force-trigger). Аварийная компрессия при ContextWindowExceededError. После агрессивного сжатия автоматически восстанавливается «личность» агента.

Почему важно: Без сжатия длинные сессии обрываются. Без восстановления личности агент-аналитик после сжатия начинает вести себя как обычный чат-бот.

Оптимизация KV-кэша

KV-Cache Optimization

Неизменные части запроса (системный промпт, инструменты) всегда идут первыми, изменяющиеся — в конце. Инструменты «маскируются», а не удаляются, чтобы не ломать кэш. Метрика kv_cache_hit_rate показывает экономию.

Почему важно: Снижение стоимости повторных запросов до 10 раз. Это позволяет запускать в 10 раз больше задач за тот же бюджет.

Классификация ошибок

Structured Failure Classification

Каждая ошибка попадает в одну из 7 категорий: TRANSIENT, CAPABILITY_MISMATCH, TASK_AMBIGUITY, POLICY_DENIAL, RESOURCE_EXHAUSTION, UNVERIFIED_SUCCESS, PERMANENT. Для каждой — своя стратегия: ретрай, переформулировка, эскалация, остановка. ResultSalvage извлекает полезные данные даже из неудачных запусков.

Почему важно: Обычный агент при ошибке либо останавливается, либо бесконечно повторяет. Protocore понимает тип проблемы и выбирает оптимальную стратегию.

Graceful Degradation

Partial Results + Forced Finalization

При исчерпании бюджета (токены, итерации, tool calls) система делает финальный LLM-вызов без инструментов для синтеза лучшего возможного ответа. Если и он падает — ResultSalvage извлекает данные из накопленных результатов. Никогда не теряет уже собранные данные.

Почему важно: OpenAI SDK и LangChain при таймауте возвращают ошибку. Protocore всегда отдаёт максимум того, что успел найти — вплоть до частичных результатов.

Общая память команды

Session Scratchpad

Все агенты читают и пишут в общий блокнот (.scratchpad.md) с типизированными записями: fact, decision, data_ref, status, note. Записи append-only (защита от удаления). Автоматическая LLM-консолидация убирает устаревшие факты через настраиваемые интервалы.

Почему важно: Без общей памяти агенты повторяют работу друг друга. Scratchpad — как общая доска задач, только для AI-команды.

Защита от заражения контекста

Contamination Firewall

Ошибки субагентов очищаются и структурируются перед передачей лидеру. Автоматическая санитизация: пароли, ключи API, строки подключения — всё удаляется из контекста модели до того, как она их увидит.

Почему важно: Утечка credentials через LLM — реальный риск. Protocore изолирует ошибки и секреты на уровне архитектуры.

Ретрай с обратной связью

Subagent Retry with Leader Guidance

Когда лидер повторно делегирует задачу после сбоя, он передаёт субагенту структурированный фидбэк: что именно пошло не так и что нужно исправить. Субагент стартует не вслепую, а с контекстом предыдущей попытки.

Почему важно: Это превращает команду агентов в самообучающуюся сеть: каждая попытка лучше предыдущей, а не случайное повторение.

Адаптивное управление

Adaptive Runtime Steering

ExecutionStateInjector показывает агенту остаток бюджета с эскалирующими предупреждениями. RuntimeInvariant отслеживает нарушения контрактов в реальном времени. PlanStatusInjector показывает прогресс плана. 100+ параметров (RuntimeConstants) настраиваются через дашборд без передеплоя.

Почему важно: Обычные агенты «слепы» — они не знают свой бюджет и не видят контрактов. Protocore делает агента «самоосознанным» и управляемым на лету.

Все 15 технологий — часть единой системы из 57 модулей ядра, 30+ протоколов и 85+ типов событий. По результатам независимых аудитов Protocore архитектурно превосходит OpenAI Agents SDK, Claude Code CLI, Swarms и Litmus по каждой инженерной метрике.

Как работает Protocore