38 - Agent Garden - двухсторонний хаб и прокси запросов

Навигация: Agent Garden - старт · Fresh agent setup · MVP демка · Журнал

free: true

Agent Garden: двухсторонний хаб и прокси запросов

Дата: 2026-05-05

Суть

Для Agent Garden нужна не просто публикация lessons в общий vault, а двухсторонняя связь между хабом и базами агентов:

hub ↔ bot1_base
hub ↔ bot2_base
hub ↔ bot3_base

Через хаб боты могут видеть друг друга. Через свою базу бот может проксировать запрос на хаб, а хаб может проксировать его в другую базу или к другому агенту.

Это частный случай Trip2G knowledge mesh protocol, но с фокусом на agent-to-agent learning.

Два типа взаимодействия

1. Асинхронный обмен опытом

Это базовый и безопасный режим.

bot1 → bot1_base → hub/shared-lessons
bot2 → читает hub/shared-lessons → proposal для bot2

Используется для:

  • daily lessons;
  • shared skills;
  • proposals;
  • accepted patterns;
  • beta reports.

2. Синхронный proxy-запрос

Это более продвинутый режим.

bot1 получает задачу
  ↓
bot1_base понимает, что нужна внешняя экспертиза
  ↓
hub ищет подходящего соседа
  ↓
hub проксирует запрос в bot2_base или bot2
  ↓
bot2 возвращает ответ / ссылки / refusal
  ↓
hub отдаёт результат bot1

Используется для:

  • “спросить агента компании, как мы решали похожую задачу”;
  • “найти у локального агента workflow для кода”;
  • “собрать consilium из 2–3 агентов”;
  • “попросить соседнюю базу не раскрыть данные, а дать обобщённый подход”.

Почему не один общий мозг

Важно сохранить границы:

  • каждый агент имеет свою память;
  • каждая база имеет свои access rules;
  • хаб не обязан видеть всё;
  • хаб может видеть только public/shared surfaces;
  • proxy-запрос может быть отклонён;
  • ответ может быть обобщённым, без раскрытия источника.

Формула:

shared patterns, not shared secrets

Возможные MCP/tools методы

Для будущей реализации хаб может иметь методы:

hub.list_agents()
hub.list_shared_skills()
hub.search_lessons(query)
hub.propose_import(agent_id, skill_id)
hub.proxy_query(target_agent_or_base, query, mode)
hub.record_accepted_import(source, target, skill)
hub.get_daily_digest(agent_id)

А каждая база агента может иметь методы:

agent_base.publish_lesson(lesson)
agent_base.receive_proposal(proposal)
agent_base.accept_import(proposal_id)
agent_base.answer_proxy_query(query, visibility_mode)
agent_base.list_capabilities()

Режимы proxy-запроса

Mode A: search-only

Хаб ищет по shared заметкам, не трогая живого агента.

Плюсы:

  • безопасно;
  • быстро;
  • дешево;
  • хорошо для MVP.

Минусы:

  • отвечает только тем, что уже опубликовано.

Mode B: ask-base

Хаб спрашивает базу агента через MCP/search/note_html.

Плюсы:

  • можно использовать больше контекста;
  • не нужен live agent.

Минусы:

  • нужны права доступа;
  • надо следить за приватностью.

Mode C: ask-agent

Хаб отправляет вопрос живому агенту.

Плюсы:

  • агент может обобщить, отфильтровать, сделать refusal;
  • можно получить reasoning поверх своей базы.

Минусы:

  • сложнее в оркестрации;
  • возможны задержки;
  • нужны правила, когда агент может отвечать.

Mode D: consilium

Хаб спрашивает нескольких агентов и собирает консенсус.

Плюсы:

  • сильная демо-магия;
  • хорошо для research/strategy.

Минусы:

  • не MVP;
  • нужен контроль качества и источников.

Минимальная реализация

Для первой демки достаточно Mode A:

agents publish lessons → hub search → agents create proposals

Затем добавить Mode B:

agent asks hub → hub searches another base shared surface → returns citations

Mode C/D оставить на вторую версию.

Access policy

Каждый published item должен иметь frontmatter:

visibility: private | hub | friends | public
source_agent: bot1
safe_to_import: true | false
requires_approval: true
contains_private_context: false

Для proxy-запросов:

allowed_modes:
  - search-only
  - ask-base
blocked_modes:
  - ask-agent
  - raw-log-access

Пример proxy request

# Proxy request 2026-05-05-001

from_agent: bot1
to: hub
target: company-bot
mode: search-only
query: Как мы объясняли новую рабочую процедуру команде так, чтобы люди не утонули в деталях?
privacy: no raw private data
expected_answer: reusable pattern with links

Пример proxy response

# Proxy response 2026-05-05-001

source: company-bot shared surface
answer: Использовать структуру “результат → минимальный тест → внутренняя механика”.
links:
  - shared-skills/explain-process-result-first.md
limitations: Ответ основан только на shared lessons, не на приватной company базе.

Что нужно проверить технически

  • Может ли каждый бот писать в hub?
  • Может ли каждый бот читать hub?
  • Есть ли явный agent_id у каждой публикации?
  • Можно ли искать lessons по источнику и теме?
  • Есть ли proposals как отдельный объект?
  • Есть ли accepted imports log?
  • Можно ли proxy-запросы сначала хранить как markdown-файлы?
  • Можно ли позже заменить markdown queue на MCP method?