Вы ведёте несколько проектов или продуктов, и контекст каждого расползается по чатам, задачам и документам.
MAES Personal · Multi-Agent Engineering System
Ваше место управления AI‑командой
Для специалиста, который ведёт сложные продукты и проекты вместе с несколькими AI‑инструментами. MAES удерживает план, инженерную память, исполнение и точки внимания — чтобы вы принимали решения, а не переносили контекст между чатами.
рабочая средаMAES
Personal
Personal
directionПлан
materializedРабота
human authorityВнимание
long-livedПродукты
ONE PERSON · MANY PROJECTS · MANY AI
00 / ГЛАВНАЯ ИДЕЯ
Не ещё один AI‑чат. Система, которая потребляет сложность за вас и возвращает только ясный следующий шаг.
01 / ЭТО ПРО ВАС?
Когда AI уже помогает — но управлять им приходится вручную
MAES Personal рассчитан на одного основного пользователя и, при необходимости, нескольких доверенных коллег. На человека, который одновременно держит в голове продукт, проекты, решения, ограничения и работу нескольких AI.
Если качество результата зависит от того, насколько хорошо вы лично переносите контекст между ChatGPT, Hermes, Git, документами и CI — вы уже выполняете работу Control Plane вручную.
Вы раздаёте задачи разным моделям и агентам, а затем вручную сводите их ответы и решаете, что делать дальше.
После паузы приходится восстанавливать: почему приняли решение, что уже проверено и чему можно доверять.
Вы хотите больше автономии, но не готовы отдавать AI право бесконтрольно менять цель или принимать собственный результат.
Вам важно видеть не только output агента, но и критерии, доказательства, попытки, риски и происхождение работы.
Ваш продукт живёт дольше отдельного проекта, и каждое изменение должно опираться на актуальное инженерное состояние.
Удерживаете целостность решения
Вам нужно видеть влияние изменений, эволюцию плана и расхождения между замыслом, кодом и реальной системой — без повторной сборки картины из источников.
Работаете с AI как с командой
Вы хотите выдавать ограниченные задачи с acceptance criteria, получать артефакты и evidence, а повторные попытки и дочерние работы видеть как понятную lineage.
Превращаете неопределённость в решение
Вам важно связывать требования, гипотезы, решения и критерии с работой, которая их реализует или проверяет, и понимать влияние нового знания.
Строите сложное небольшой командой
У вас нет отдельного офиса управления, но есть много инженерных контекстов. MAES помогает масштабировать личную способность планировать, делегировать и принимать результат.
Используете разные модели и среды
Локальные и облачные LLM, Hermes, Git и CI остаются заменяемыми инструментами. MAES сохраняет над ними единый процесс, историю и правила.
Это MAES Personal
Личная инженерная операционная система для продолжительной работы над сложными объектами — с AI Lead, Workers и человеком как конечной authority.
Это не «автопилот без присмотра»
MAES не заменяет Git, CI/CD, IDE или модель. И не обещает магически выполнить разовый промпт: он управляет направлением, исполнением и доказательствами.
02 / MAES PERSONAL UI
Начните не с агентов.
Начните с внимания.
Главный экран отвечает на один вопрос: «Что требует моего участия прямо сейчас?» Внутренняя сложность ExecutionRun, ContextManifest и runtime sessions остаётся доступной по drill‑down, но не мешает принимать решения.
Sunday · Current state
Что требует вашего внимания?
3items
Worker Runtime → End-to-End Execution
PLANWORKATTENTION · 3
DECISIONВыбрать границу Worker Runtime
Lead не может продолжить без архитектурной authority
OPEN →Lead не может продолжить без архитектурной authority
REVIEWTASK-010: проверить AC-03 и evidence
Результат Worker готов к criterion-level evaluation
REVIEW →Результат Worker готов к criterion-level evaluation
WATCHDOGПовторяющаяся remediation chain
Пора пересмотреть инженерный подход, а не запускать ещё одну попытку
INSPECT →Пора пересмотреть инженерный подход, а не запускать ещё одну попытку
Версионируемая гипотеза Lead о пути проекта. Направление пересматривается после новых доказательств, а не исполняется механически.
Материализованные Tasks: активные и недавно завершённые. Scope зафиксирован, попытки отделены от задачи, происхождение работы видно.
Решения, review, human input, impact, drift и watchdog findings. Attention — не обязательно ошибка; это место человеческой authority.
03 / ВОЗМОЖНОСТИ
Один процесс поверх разрозненных инструментов
MAES не пытается заменить инженерный стек. Он связывает цели, план, задачи, исполнение, доказательства и фактическое состояние в управляемый цикл.
Инженерная память
Цели, требования, решения, ограничения, артефакты и причины изменений остаются долгоживущим контекстом продукта, а не памятью отдельного чата.
Адаптивное планирование
ProjectPlan — поддерживаемая гипотеза. Lead пересматривает её после результата, решения, external change или нового human input и материализует только ближайшую полезную работу.
Управляемое AI‑исполнение
Task имеет frozen scope, acceptance criteria и зависимости. Несколько ExecutionRuns могут повторять попытку, а Workers действуют в ограниченных sandbox и permissions.
Проверяемая приёмка
Lead оценивает каждый критерий отдельно, связывает решение с evidence и выбирает: принять, доработать, проверить, разделить, эскалировать или отказаться.
Работа с внешними изменениями
Люди, Git, CI/CD и операторы могут менять систему вне MAES. Платформа обнаруживает изменение, коррелирует его и ведёт к reconciliation вместо иллюзии единственного писателя.
Независимость от модели и runtime
Lead — роль, а не конкретная LLM. Hermes и другие Workers, локальные модели, vLLM и облачные LLM подключаются через заменяемые адаптеры и политики.
04 / РАБОЧИЙ ЦИКЛ
AI движет работу.
Человек сохраняет authority.
Control Plane хранит authoritative state; Lead принимает инженерные решения в разрешённых границах; Workers исполняют. Conversation и сырой worker output не становятся истиной сами по себе.
Не хватает информации или полномочий?HumanInputRequest → My Attention → Human response
Ответ человека проходит через reasoning Lead и только затем становится решением, изменением знания или новой ревизией плана.
05 / ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ
Проект не заканчивается релизом
Каждая стадия создаёт проверяемые результаты и обновляет общую модель объекта. Следующая инициатива начинается не с восстановления контекста, а с актуального инженерного состояния.
Концептуализация
Цели, границы, ценность и ограничения.
Проектирование
Архитектура, решения и критерии.
Реализация
Код, конфигурации и интеграции.
Верификация
Проверка результата против замысла.
Развертывание
Поставка изменения в среду.
Проверка в эксплуатации
Фактическое поведение и обратная связь.
Дальнейшее развитие
Новая инициатива на известном состоянии.
цикл продолжается
06 / ЦЕЛОСТНОСТЬ
Один объект.
Три представления.
MAES постоянно сопоставляет то, что должно быть, то, что создано, и то, что реально работает. Расхождение становится наблюдаемым инженерным фактом, а не сюрпризом.
Почему решение устроено именно так
Цели, требования, архитектурные решения, ограничения, риски и причинно‑следственные связи образуют исполнимый контекст для агентов и людей.
intent → decision → criterion → artifactGoalСократить время безопасного изменения
DecisionИзолировать изменения в инициативы
CriterionВсе обязательные проверки пройдены
Что действительно создано
Код, инфраструктура, конфигурации, документы и версии связаны с требованиями и решениями, которые привели к их появлению.
criterion → task → attempt → artifactServiceControl Plane
ArtifactAPI contract / revision 12
EvidenceКритерии и проверки связаны с результатом
Что существует и работает сейчас
Развернутые версии, наблюдаемое поведение и эксплуатационные сигналы замыкают цикл — реальность обновляет модель, а не остаётся за её пределами.
deployment → observation → deviation → changeDeployEnvironment / build / config
SignalRuntime evidence
DeltaTracked change initiative
07 / ПРАКТИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ
Меньше работы вокруг работы
MAES снимает с инженерной команды ручную координацию множества агентов, но не забирает у человека контроль. Система помогает быстрее получать проверяемый результат и продолжать развитие решения без постоянного восстановления контекста.
Выше эффективность
Параллельная работа запускается по явному графу зависимостей. Контекст, критерии и ожидаемые артефакты передаются вместе с задачей — меньше повторных объяснений и холостых итераций.
Ниже затраты
Бюджеты попыток, контроль прогресса и переиспользование накопленной Knowledge Model сокращают бесполезные вызовы моделей, переделки и ручную сверку результатов.
Процесс наблюдаем
Видно, что выполняется, что заблокировано, какие критерии достигнуты, где возник риск и почему принято решение. События, метрики и версии артефактов дают доказуемую историю.
Поведение ограничено
State machine, frozen scope, permissions и политики не дают агентам бесконтрольно менять цель, принимать собственный результат или выходить за разрешённые действия.
В ЕЖЕДНЕВНОЙ РАБОТЕ
Меньше ручной диспетчеризации. Больше времени на инженерные решения.
Вместо копирования01
Единый поток от плана до результата
Не нужно переносить задачу из ChatGPT в Worker, затем отчёт обратно в чат и вручную объяснять следующему агенту, что произошло.
Вместо микроменеджмента02
Работа продолжается до authority point
Lead может планировать, выдавать следующую работу и оценивать evidence. Вы подключаетесь, когда действительно нужны решение, input, review или разрешение.
Вместо чёрного ящика03
Каждый результат объясним
Почему появилась Task, какую часть плана она реализует, какие попытки были сделаны, что прошло критерии и на чём основано решение о приёмке.
STOP /
ESCALATE
ESCALATE
Ошибка не исчезает магически — она становится управляемой. Некорректный переход блокируется, отсутствие прогресса обнаруживается, превышение бюджета останавливает цикл, а неоднозначность и риск передаются человеку.
08 / АРХИТЕКТУРА
Агенты работают.
Система отвечает.
Специализированные агенты исследуют, проектируют, реализуют и проверяют. MAES удерживает правила процесса: границы задачи, зависимости, критерии приёмки, версии артефактов и полную историю решений.
Control Plane · source of truth
LLM решает. Control Plane исполняет правила.
State machine, frozen scope, permissions, бюджеты попыток, optimistic locking и append‑only события превращают reasoning модели в проверяемое управляемое изменение.
01INITIATIVE
02PLAN / TASK
03EXECUTION
04EVALUATE
Knowledge Layer
Контекст как инженерный актив
Решения, причины, термины, гипотезы и открытые вопросы остаются переносимыми и проверяемыми.
Engineering Framework
Правила, а не промпты
Шаблоны, политики, роли, критерии качества и способы проверки для разных типов объектов.
Agent Runtime
Команда специализированных агентов
Lead управляет декомпозицией и приёмкой; Workers выполняют ограниченные задачи по заданному контракту.
Evidence & Governance
Результат можно объяснить
Каждое изменение связано с задачей, попыткой, оценкой, артефактом и решением о приёмке.
09 / УСТРОЙСТВО
Из чего состоит
MAES
MAES поставляется как связанный набор компонентов. Control Plane удерживает состояние и правила процесса, Hermes исполняет задачи в роли Worker, а доступ к моделям и инфраструктуре остаётся заменяемым и управляемым.
Component topologyreplaceable infrastructure
Пользовательone specialist · trusted peers
MAES UIединая рабочая поверхность
CONTROL PLANE
LifecycleKnowledge ModelTask GraphGovernanceWatchdogScheduler
PostgreSQLstate · events · governance
Artifact Storeknowledge · evidence · versions
Git Servicecode · configuration · history
Worker Poolmanaged by MAES
Hermesworker 01
Hermesworker 02
Hermesworker N
Execution Sandboxes
Gitbuild / testCI/CDtarget environments
LiteLLMединый LLM gateway
Qwen
vLLM
Cloud LLM
10 / ПРИНЦИПЫ
Architecture as Code
становится основой
Когда агенты не только проектируют, но и пишут код, выполняют проверки и развёртывают изменения, архитектурные артефакты должны развиваться с той же дисциплиной, что и программное обеспечение.
Трассируемость вместо памяти
Не «агент помнит», а система хранит актуальные решения и их основания.
Версии вместо перезаписи
История артефактов и решений сохраняется, устаревшее явно помечается.
Приёмка отделена от исполнения
Worker предлагает результат; Lead или человек принимает инженерное решение.
Зависимости — часть модели
Граф задач позволяет разворачивать план постепенно и безопасно распараллеливать работу.
Изменение имеет границы
Каждая Change Initiative фиксирует цель, область, критерии и ожидаемые результаты.
Человек управляет исключениями
Автоматизация действует в заданных рамках; неоднозначность и риск эскалируются.
11 / СОСТОЯНИЕ ПРОЕКТА
Фундамент создан.
Продуктовый цикл — в работе
Архитектура зрелее продукта. Control Plane и доменная модель уже задают прочное основание. Следующий этап — соединить планирование, реальное AI‑исполнение и инженерную память в непрерывный рабочий цикл MAES Personal.
Engineering Core
100%Execution Foundation
65%Real AI Workers
20%Adaptive Project Management
35%AI Lead + human authority
10%MAES Personal Experience
25%Dogfood & MVP Release
5%Оценки показывают зрелость отдельных направлений, а не единый «процент готовности продукта». Возможности на странице описывают целевую систему; roadmap честно отделяет реализованный фундамент от следующих этапов.