Контролируемая разработка AI‑агентами, персистентная память и управление контекстом
AI Council запоминает архитектуру, договорённости и решения по проекту — и выдаёт их AI-агенту ровно в момент работы. Агент перестаёт изучать проект заново на каждой задаче и не ломает то, о чём договорилась команда.
- Claude Code
- OpenAI Codex
- Qwen
- Gemini CLI · и любой MCP-совместимый агент
MD-файлы работают. Пока проект маленький, а разработчик один
Больше половины команд разработки уже ведут контекст в CLAUDE.md, cursor rules или заметках. AI Council не спорит с этим подходом — но знает, где он заканчивается.
CLAUDE.md в репозитории
- Файл растёт, устаревает и не знает, какая его часть относится к текущей задаче — агент читает всё.
- Знания не привязаны к сущностям кода: переехал модуль — правило осталось про старый.
- Каждый разработчик ведёт свой файл; командной памяти и дедупликации нет.
- Никто не проверяет, что агент действительно применил правило.
AI Council
- Знания хранятся в графе и привязаны к конкретным модулям, слоям и сущностям кода.
- Агент получает точный срез контекста под задачу — в рамках токен-бюджета, а не весь файл целиком.
- База общая на команду: решение, найденное одним, работает у всех — с дедупликацией.
- Агент-ментор online проверяет план и реализацию на соответствие конвенциям.
Слой памяти и контроля между вашим кодом и AI-агентом
В больших и долгих проектах AI-агенту не хватает долговременного контекста. AI Council решает шесть конкретных проблем.
Контекст терялся между задачами
Knowledge Graph хранит решения, зависимости и конвенции — и связывает их с кодом. Новая задача начинается не с нуля.
Агент перечитывал проект
RAG по коду и документации отдаёт точные фрагменты под задачу — до 30 фрагментов из трёх источников (код, архитектура, качество) плюс связанный граф-контекст, в рамках токен-бюджета — вместо 100K токенов нерелевантного шума.
Конвенции повторяли в промтах
Правила проекта доставляются агенту автоматически через MCP и хуки — прямо в момент чтения и изменения файлов. Отдельный MCP-инструмент проверяет и сам diff — построчно, на нарушение обязательных правил, а не только текстом в промте.
Агента некому было проверить
Второй агент-ментор ревьюит план, реализацию и соблюдение конвенций online, по логике парного программирования.
Знания путались между параллельными задачами
Работа делится на git-ветки: задача — это ветка (существующая или новая) и фиксированный diff-диапазон от коммита создания. Знания и граф кода видны по достижимости веток — параллельная ветка не «протекает» в вашу, пока её не смержили, а после merge знания перетекают в целевую автоматически.
Ответы были только у тех, кто в коде
Чат уровня проекта для продакта, менеджера и аналитика: как это реализовано, в каком тикете чинили, что команда решила — ответы со ссылками на источники, с правами ровно той роли, которая спрашивает.
Цикл: анализ → разработка → знания → анализ
Контекст проекта накапливается и доступен каждой новой задаче, каждому разработчику и каждой AI-сессии.
Устанавливаем конвенции
Архитектурные ограничения, coding style, запреты на изменения в legacy-директориях.
Анализируем проект
AI Council строит граф объектов и зависимостей, сохраняет знания об архитектуре и паттернах.
Разрабатываем с AI-агентом
Хуки подкидывают агенту связанные знания и конвенции при обращении к файлам. Агент работает в своей git-ветке — видит то, что уже смержено в базовую, плюс то, что накопилось в его собственной.
Сохраняем новые знания
Решения, диаграммы и заметки по модулям попадают в базу и связываются с кодом.
Переанализируем изменения
Быстрый инкрементальный анализ после правок, глубокий — после завершения сессии.
Чем AI Council отличается от Claude Code, Cursor и memory-слоёв
Честный ответ: AI Council не заменяет агентов, а memory-инструменты решают соседнюю, но другую задачу.
Агенты и IDE
Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode. Пишут код — и делают это хорошо. AI Council работает поверх них: даёт им память о проекте, точный контекст и контроль конвенций. У них нет понятия «задача = git-ветка + фиксированный diff-диапазон» — у AI Council параллельные задачи именно так и разведены.
Memory-слои
OpenMemory, Supermemory, Pi, Hermes. Хранят заметки и факты. AI Council привязывает знания к сущностям кода, переанализирует их при изменениях и дедуплицирует на команду. Их память не разделена по git-веткам — контекст соседней задачи может утечь в текущую. У AI Council знания привязаны к ветке и «перетекают» в целевую только после merge.
Свой подход на файлах
CLAUDE.md + репозиторий. Отлично работает соло на небольшом проекте. Ломается на команде, legacy и живом графе зависимостей. И файл — один на весь репозиторий, независимо от ветки: при параллельных задачах он общий для всех. AI Council ведёт граф и знания отдельно по каждой ветке.
Не только разработчику — каждому в команде
Проектный чат, тикеты и база знаний работают для всей команды — с правами ровно той роли, которая спрашивает.
Разработчик
Быстрый вход в проект, точный контекст в момент работы, меньше ручного поиска по коду и истории.
Аналитик
Связка требований, тикетов и кода: «в каком тикете это делали», что решили и где это в коде.
QA-инженер
Контроль полноты реализации, конвенции и качество: смеллы, нарушения слоёв, контекст для проверки тикета.
Менеджер / продакт
Проектный чат с правами своей роли: статус, решения и «почему так сделали» — без отвлечения разработчиков.
Техподдержка
Ответы на вопросы пользователей из базы знаний проекта — как в кейсе с ПО для станков.
Технический писатель
Актуальная архитектура из графа: C4-диаграммы, решения и changelog — а не устаревшая вики.
Результаты проектов с AI Council
Цифры зависят от проекта и зрелости команды, поэтому здесь конкретные истории, а не средние проценты.
ПО для станков
Дорогих инженеров дёргали повторяющимися вопросами по настройкам. Теперь на них отвечает встроенный AI-бот — на основе базы знаний проекта, а разработчики не выпадают из задач.
Legacy-проект
Задача для нового разработчика оценивалась в 350–400 часов. С AI Council — около 40 часов, со стандартами и полноценной проверкой тестировщиком.
Разработка КХД
Проект стартовал сразу в AI Council. Задачи в среднем выполнялись быстрее оценки тимлида в 2,5 раза.
Связанные проекты
Два связанных проекта, но каждый сделан своей командой внутри одной компании: ERP и DWH. AI Council позволяет одновременно учитывать при работе оба проекта. Скорость работы команд на связанных задачах — интеграции, разрешение кейсов с ошибками, написание ТЗ — выросла в 4 раза.
Прозрачная цена — и понятная окупаемость
Старт — бесплатно: триал на 2 месяца без ограничений по пользователям и проектам. Дальше действуют тарифы. Во все тарифы входит обновление системы по мере добавления новых функций, языков и LLM-интеграций.
+ НДС 5%. Без ограничений на количество проектов.
+ НДС 5%. Все функции платформы, командная база знаний.
On-premise, закрытый контур, индивидуальные требования безопасности.
Частые вопросы
Короткие ответы для первого знакомства. Полный технический FAQ — на странице продукта.
Можно ли использовать не только Claude?
Да. AI Council поддерживает Anthropic Claude, OpenAI Codex, Google Gemini; список моделей расширяется, включая open source.
Какие языки программирования поддерживаются?
PHP, Python, TypeScript, Java, Kotlin, C#, C, C++. Список активно расширяется.
Можно ли установить на свой сервер?
Да: SaaS-модель или установка на сервер заказчика с лицензионным ключом.
Нужна ли отдельная лицензия на LLM?
Для коммерческих моделей — ключ соответствующего провайдера. Возможен вариант с open source моделями на ваших серверах.
Кто поддерживает порядок в базе знаний?
Автономный куратор. Каждую ночь он сравнивает все записи по смыслу: явные дубликаты сливает в одну автоматически, в спорных случаях отдает на рассмотрение пользователю, а тестовый мусор без привязки к коду убирает сам. Каждое действие обратимо и видно в журнале куратора в интерфейсе проекта.
Можно ли подключить тикет-трекер?
Да. AI Council подключается к вашей системе тикетов (например, Redmine) и не просто зеркалирует тикеты: фоновый процесс дистиллирует каждый тикет в запись знаний с привязкой к затронутому коду. Поиск «где это делали» ищет и по тикетам, и по знаниям вокруг них.
Что будет с параллельными задачами и git-ветками?
Каждая задача — это git-ветка (существующая или новая от базовой) с diff-областью, зафиксированной от коммита создания задачи. Перед push платформа проверяет правила защиты ветки в GitLab/GitHub и блокирует небезопасный push. База знаний и граф кода видны по достижимости веток: то, что сделано только в параллельной задаче, не «протекает» в вашу, пока её не смержили, — а после merge знания автоматически становятся доступны в целевой ветке.
Попробовать ускорение разработки с помощью AI Council бесплатно в течение 2 месяцев
Покажем продукт на созвоне, обсудим ваш стек и поможем запустить пилот на реальном проекте. Ограничений по количеству пользователей и проектов в триале нет.