Мы не сажали за перезапуск сайта команду копирайтеров и верстальщиков. Мы спроектировали агентную систему — несколько AI-агентов с ролями, оркестратор и общую память в файлах — и собрали сайт на реальной фактуре компании. Показываем изнутри, включая грабли.
Обычно AI-бюро показывает клиентские проекты. Мы начинаем с другого — с того, что построили на себе. Перезапуская сайт нашего интеграторского бренда «Студия CRM» (studia-crm.ru), мы спроектировали агентную систему и она собрала десятки страниц за считаные дни.
Это не «нейросеть написала тексты». Это инженерия многоагентной системы: разделение ролей, дисциплина записи в общие данные, обработка гонок и сбоев. Ровно то, что мы проектируем клиентам под их процессы — только здесь заказчик мы сами, поэтому можем показать всё изнутри, включая провалы.
Почему это правильный proof для бюро. Кастомную агентную систему нельзя «купить готовой» и нельзя показать на слайде. Её видно только в работе: как роли не мешают друг другу, что происходит при конфликте записи, как система переживает сбой. Мы прошли этот путь на своём активе — с настоящими данными, дедлайном и ответственностью за прод.
Ключевая деталь, без которой кейс — просто «много страниц быстро». Агенты писали не абстрактный маркетинговый текст. В основе каждой страницы — реальный корпус работы компании за годы:
Поэтому страницы получились не «пустышками под SEO», а фактурными: боль → симптомы → решение на конкретных системах → этапы → результат. Агент — это способ превратить накопленный корпус реальной работы в структурированный контент, а не генератор воды.
Перезапуск сайта студии 2.0: десятки новых страниц — лендинги решений, хабы систем, отраслевые страницы, миграция блога, кейсы. Три требования, которые обычно конфликтуют:
Классический ответ — нанять людей и раздать задачи. Мы уже знали, чем это заканчивается на объёме (см. кейс про системного аналитика): найм на поток однотипной работы — узкое место. Поэтому собрали агентную систему.
Система — это роли + очереди + общая память + правила гигиены.
| Роль | Кто | Зона ответственности |
|---|---|---|
| Решения, фактура, ревью, публикация | Человек (Сергей) | Стратегические развилки, проверка фактов, что уходит на прод |
| Стратег / мыслитель | AI-сессия | Единый план, структура, спеки страниц. Пишет редко и «дорого» |
| Оркестратор | AI-сессия | Раздаёт задачи по очередям, сводит отчёты, сверяет с продом |
| Рабочие агенты | AI-агенты (несколько) | Исполняют строго свою очередь: тексты, страницы, SEO |
Ключевой принцип: рабочий агент не трогает план и чужие файлы. Он берёт задачи только из своей очереди и пишет отчёт только в свой раздел. Это то, что позволяет нескольким агентам работать параллельно над одним активом, не наступая друг другу на ноги.
Агенты не общаются напрямую — только через файлы-очереди. Почему файлы, а не «умная» шина: файлы наблюдаемы и версионируемы. В любой момент видно, кто что взял, что сделал, где застрял. Человек может вмешаться в любой точке. Та же причина, по которой мы не отдаём клиенту «чёрный ящик».
Жёсткое правило: выполнено то, что есть на проде, а не то, что помечено «готово» в плане. Каждый цикл оркестратор сверяется с картой сайта и синхронизирует план по факту. Это ловит разрыв между «агент думает, что сделал» и «клиент видит на сайте».
Разделение ролей мы задумывали ради управляемости и наблюдаемости. Оказалось, та же архитектура делает конвейер дешёвым. В многоагентной системе главный расход — токены: текст, который каждый агент читает и пишет на каждом шаге. Почти каждая граница режет один из этих расходов.
sitemap.xml и статусу URL. Проверить страницу дешевле, чем нести её содержимое в промпте.Экономика — не отдельная оптимизация «сверху», а побочный эффект правильных границ: чем у́же контекст каждого агента и чем мельче его правка, тем меньше токенов на единицу работы.
Система наблюдаема буквально глазами. Вот живые доски оркестратора — по ним человек управляет конвейером, а не догоняет его: слева задачи, ждущие решения, справа — что делают агенты, ниже — принятые решения.


Здесь — самое ценное. Многоагентная система на общих данных — это концентрат распределённых проблем. Мы получили их все.
Несколько агентов + оркестратор пишут в один план. Классический race condition: агент читает файл, готовит правку, но между чтением и записью файл уже изменил другой — и правка затирает чужую.
Лечение — дисциплина записи: только точечный Edit по свежему Read, никогда не перезаписывать файл целиком; правка ищет якорь — не нашёлся, значит файл изменился, перечитать, а не дописывать вслепую; длинные отчёты — в отдельные файлы, общий план держим тонким.
Реальный инцидент: при записи большого файла — обрыв на последнем байте, файл побился. У нас до сих пор лежит артефакт того дня — Контент-план.md.bak-corrupt, ~96 КБ битого текста. Один агент едва не начал дописывать в повреждённый файл — и это удвоило бы поломку.
Правило, выведенное кровью: обрыв → срезать битый байт, восстановить хвост, отметить инцидент; никогда не дописывать в битый файл; бэкап перед каждым рискованным проходом.
Оркестратор дописывал задачи в очередь после того, как агент считал её в начале сессии. Агент честно рапортовал «задач нет» — читал старый снимок.
Лечение: баннер-маркер видимости наверху очереди + правило «перечитай очередь перед тем, как объявить себя свободным». Та же проблема консистентности чтения, что в распределённых системах.
Правку формулировки агент внёс в одну версию страницы, а в других осталась старая. Рассинхрон между источником правды и копиями.
Вывод: у любой сущности один дом. Правим в доме, а не в копиях.
Половина инженерии здесь — не «что агент пишет», а «что происходит, когда запись падает». Агентная система без обработки сбоев записи — это мина.
Из граблей выше выросла короткая дисциплина. Эти правила мы прописываем каждому агенту в конвейере — они и делают многоагентную сборку безопасной на проде:
За волну работы конвейера на проде появились десятки страниц на едином продающем шаблоне: лендинги решений, AI-хаб с подстраницами, хабы систем, отраслевые страницы, миграция блога, техническое SEO. И — что важнее числа — система оказалась управляемой на проде: с ролями, границами, обработкой гонок и сбоев.
Отдельный сигнал качества — как страницы повели себя у живых пользователей. Динамика сайта Студии CRM к предыдущему периоду (Яндекс.Метрика):
Метрики — сайт Студии CRM (studia-crm.ru), динамика к предыдущему периоду. Массово собранные агентами страницы не «пустышки»: люди читают дольше, смотрят глубже, уходят реже. И показатели продолжают расти.
Мы не верим в «AI заменит всех». Мы показали на себе другое: несколько агентов под управлением человека-архитектора собирают боевой контент из реальной фактуры компании — с ролями, наблюдаемостью и обработкой сбоев. Первое умеет любой, кто освоил промпты. Второе — то, за что платят бюро.
Мы прошли это на себе. Когда проектируем агентную систему под ваш процесс — приносим не эксперимент, а отлаженную дисциплину: те же роли, ту же обработку сбоев, ту же сверку с реальностью.
Покажем, где агентная система на вашей фактуре окупится первой, и соберём результат на ваших системах — не на слайдах.
Обсудить AI-ядро вашего бизнесаFirst-AI — AI-бюро Сергея Ткаченко. За бюро — 12 лет и 1000+ внедрений интеграторского бренда «Студия CRM».