First-AI
← Все кейсы
Кейс · на себе · build-in-public

Агентный конвейер: 160 страниц сайта за 5 дней

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.

160 / 5 днейстраниц собрано агентным конвейером
≈12 000реальных задач, переписок и ТЗ в основе фактуры
3 роли + агентыпараллельно на одном боевом проде

О чём этот кейс

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.

Откуда фактура: не «из головы», а из реальной работы

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.

Задача

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.

Архитектура конвейера

Система — это роли + очереди + общая память + правила гигиены.

Роли: кто за что отвечает

РольКтоЗона ответственности
Решения, фактура, ревью, публикацияЧеловек (Сергей)Стратегические развилки, проверка фактов, что уходит на прод
Стратег / мыслительAI-сессияЕдиный план, структура, спеки страниц. Пишет редко и «дорого»
ОркестраторAI-сессияРаздаёт задачи по очередям, сводит отчёты, сверяет с продом
Рабочие агентыAI-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.

Очереди как интерфейс между агентами

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».

Прод — источник правды

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».

Экономика: почему то же разделение экономит токены

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.

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.

Как это выглядит: доска оркестратора

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.

Доска оркестратора проекта First-AI: очереди задач, статусы агентов, принятые решения
Доска оркестратора этого проекта (First-AI): та же система, применённая к собственному бренду.
Доска оркестратора Студии CRM: реальные очереди агентов и решения
Реальная доска оркестратора Студии CRM во время сборки сайта: очереди агентов, задачи в работе, принятые решения.

Честные грабли (и как чинили)

Здесь — самое ценное. Многоагентная система на общих данных — это концентрат распределённых проблем. Мы получили их все.

⚔️ Грабля 1. Гонки записи в общий файл

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.

💥 Грабля 2. Обрыв файла на сбое (UnicodeDecodeError)

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.

🕓 Грабля 3. Устаревший снимок очереди

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.

🔀 Грабля 4. Протечка контекста между версиями

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.

Правила для агентов — свод, выведенный практикой

Из граблей выше выросла короткая дисциплина. Эти правила мы прописываем каждому агенту в конвейере — они и делают многоагентную сборку безопасной на проде:

  1. Правь точечно по свежему чтению — файл целиком не перезаписывай.
  2. Ищи якорь-строку. Не нашёлся — файл изменился: перечитай, а не дописывай вслепую.
  3. Битый файл не дописывают. Сначала целостность (срезать байт, восстановить хвост), потом контент.
  4. У каждой сущности один дом. Правь в доме, а не в копиях.
  5. Перечитай свою очередь перед тем, как объявить себя свободным, — снимок устаревает.
  6. Прод — источник правды. Сверяйся с фактом, не верь пометке «готово».
  7. Свою очередь — только свою. Рабочий агент не трогает план и чужие файлы.

Результат

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):

5 м 16 свремя на сайте · ▲ +152,97%
2,43глубина просмотра · ▲ +32,54%
48,60%отказы · ▼ −16,55%

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.

Итог

160 страниц за 5 дней — не «нейросеть написала тексты», а управляемая агентная система на проде.

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.

Что из этого забирает клиент

  1. Агентная система — это архитектура, а не промпт. Ценность не в том, что агент генерирует текст, а в том, как устроены роли, память, гонки и сбои.
  2. Грабли — обязательная часть. Гонки записи, битые файлы, устаревшие снимки — не «если», а «когда». Система без ответов на них не доходит до прода.
  3. Наблюдаемость и границы важнее «ума» агента. Память — в читаемых файлах, роли жёстко разведены, чтобы человек оставался архитектором, а не заложником чёрного ящика.

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.

У вас есть поток однотипной работы, который не масштабируется наймом?

Покажем, где агентная система на вашей фактуре окупится первой, и соберём результат на ваших системах — не на слайдах.

Обсудить AI-ядро вашего бизнеса

First-AI — AI-бюро Сергея Ткаченко. За бюро — 12 лет и 1000+ внедрений интеграторского бренда «Студия CRM».