01
Разработчик
Безопасно делегирует код
Запускает привычного агента через единый CLI, сначала смотрит dry-run и diff, защищает секреты и ограничивает число изменяемых файлов.
Результат: меньше риска для рабочего репозитория
CONTROL PLANE ДЛЯ AI CODING АГЕНТОВ
v0.1.0 · доступен в PyPI ↗Агенты пишут код.
VOLY управляет работой.
Объедините Claude Code, Codex, Cursor и другие инструменты в один процесс: VOLY ведёт hybrid multi-agent, режет текстовое «готово» без файлов, страхует запись и считает расходы.
- задача не пропадёт при сбое провайдера
- уверенный summary без файлов — не успех
- роли, файлы, verify и cost — в одном отчёте
ЗАЧЕМ ЕЩЁ ОДИН СЛОЙ
Когда одного агента уже недостаточно
Прямой запуск удобен для разовой задачи. В ежедневной разработке нужны контроль, продолжение после сбоев и доказательство того, что работа действительно выполнена.
×Закончились кредиты — задача остановилась
✓VOLY переключает executor и продолжает run
×Агент написал «готово» — а файлов 0
✓Executor honesty + plan gates: файлы, git diff, scoped-тесты
×Непонятно, что было изменено
✓Run report сохраняет роли, файлы, diff и результат
×Сильная модель делает всё подряд
✓Routing выбирает подходящий уровень модели для каждой роли
×Расходы разбросаны по провайдерам
✓Токены, cache-hit и cost собраны в одной telemetry
×Агент пишет заново код, который уже существует
✓voly reuse находит проверенный код на GitHub: search → pack → pick → apply
×Импортированный скилл или агент может незаметно всё испортить
✓Способности активируются только после измеренного пилота — без evidence нет роутинга
×Свой UI не подключить к одноразовому формату событий
✓AG-UI протокол стримит каждый run по SSE — подписаться может любой совместимый фронтенд
×Подзадача может выполниться только на той машине, за которой вы сидите
✓A2A federation делегирует её другому agent worker, трекинг по task ID, безопасный retry
×LLM-judge, который всегда согласен сам с собой, ничего не доказывает
✓Golden regression replay плюс калибровка judge-vs-human измеряют false-pass и false-fail rate
×Переиспользование кода с GitHub — это ручная проверка каждой лицензии
✓voly reuse ищет, пакует и применяет — GPL и AGPL блокируются policy до того, как код попадёт в репо
ОДИН CONTROL PLANE — ТРИ УРОВНЯ
Кому помогает VOLY
Начните локально в одиночку. Подключайте оркестрацию и командный Cloud тогда, когда процесс становится сложнее.
02
Тимлид
Разделяет сложную задачу по ролям
Architect, developer, tester и reviewer получают свои модели и проверки. Следующий этап начинается только после подтверждения результата.
Результат: управляемая цепочка вместо одного длинного промпта
03
Команда
Видит общую картину
Связанный локальный агент и hosted sandbox runs попадают в одну историю организации: участники, расходы, статусы и результаты — в Cloud dashboard.
Результат: прозрачность без переноса повседневного compute с ноутбука
Как летит задача
Одна точка входа — CLI, Web UI или CI. Дальше — по сложности. Evidence-гейты не дают «готово» без файлов и тестов.
voly run "implement auth refactor" --cwd /path/to/project
Мульти-агент · hybrid A2A
Architect / reviewer — chat; developer / tester / devops — executor. Git-diff evidence + plan verify — без успеха на одном тексте.
Executor · fallback chain
claude-code
Anthropic
✗ billing
cursor
Cursor
✗ billing
deepseek
DeepSeek
✗ billing
zen
last resort
✓ выполняет
Кончился биллинг — следующий file-capable. Цепочка: claude-code → cursor → deepseek → wrangler → opencode → zen. Preview: --dry-run.
AIGateway.chat()
выход к chat-моделям · executor-ы — отдельный путь
DLP
Cache
Rate limit
Spend limit
BYOK
Provider
Telemetry
PYTHON SDK · PUBLIC API
Управляемый multi-agent workflow в нескольких строках
Опишите агентов и зависимости на Python. VOLY применит те же routing, spend controls, fallback, evidence и approval-гейты, что и CLI.
- Независимые узлы идут параллельно; зависимые получают результаты предыдущих шагов.
- Рискованное действие можно остановить для human approval, затем продолжить тот же workflow.
- Доступны allowlisted tools, проверяемый structured output и evidence-based capability routing.
6 topology presetstool callingstructured outputapproval + resume
research_review.py
Python
from voly import Agent, Workflow
researcher = Agent(
"researcher",
instructions="Find verifiable facts",
)
reviewer = Agent(
"reviewer",
instructions="Check claims and sources",
)
workflow = Workflow("research-review")
workflow.add("research", agent=researcher)
workflow.add(
"review",
agent=reviewer,
depends_on=["research"],
)
result = workflow.run("Compare two markets")ОДНА ЗАДАЧА — ОДИН ОТЧЁТ
Не обещание, а проверяемый run
Как VOLY обходит галлюцинации мульти-агента: статус следует за evidence на диске, а не за красивым summary. Пример чтения run report.
ЗадачаСпроектировать PulseBoard API, CRUD + JWT, тесты, review, Compose/CI
✓ verified
architect
chat-план · cloudflare-dynamic
✓ verified
developer
executor · 44 файла · cursor
✓ verified
tester
executor · 5 файлов · 56 pytest
✓ verified
reviewer
chat · git-diff evidence
✓ verified
devops
executor · Compose + CI
53файлов
56тестов
$0.013telemetry*
completedитог
* Сумма telemetry с live greenfield; usage Cursor — оценка. Статус partial, если implement-роль написала 0 файлов.
ВЫБЕРИТЕ СВОЙ КОНТУР
Агент напрямую, VOLY Local или Cloud
Open-core полный локально: оркестрация, safety, executor-цепочка и контроль расходов. Cloud — командный control plane (связь, лимиты, общая история) плюс опциональный hosted sandbox из браузера.
| Возможность | Агент напрямую | VOLY Local | VOLY Cloud |
|---|---|---|---|
| Запись файлов | да | да | да |
| Multi-agent orchestration | — | да | да |
| Evidence gates (анти-галлюцинации) | — | да | да |
| Plan gates и safety policy | — | да | да |
| Billing fallback и cost report | — | да | да |
| Общая история команды | — | — | да |
| Роли, invites и hosted runs | — | — | да |
LOCAL
Local — контроль остаётся у вас
Apache 2.0 на ноутбуке или своей инфре: полная цепочка агента, свои ключи и репозитории. Cloud только связывает агента и пишет историю.
Установить Local →CLOUD
Cloud — общий рабочий контур
Организация, участники, одна история local и hosted runs, лимиты spend, org BYOK aliases и hosted sandbox из браузера (сейчас probe; дальше — полноценный агентский режим).
Открыть Cloud ↗Локальный run report и team cloud
Open-core Web UI в действии: мульти-агентный run от запуска до отчёта — safety badges, hybrid summary, files, dry-run diffs, tokens и cost. Для команды: cloud.voly.codes — общая история org, spend today и hosted «Run in cloud».
Оркестрация
Hybrid-стая: developer / tester / devops пишут файлы через executor; architect / reviewer — chat. Тир и скилы на роль.
Анти-галлюцинации
Красивый summary — не merge. Решают файлы на диске, git diff и тесты, а не self-report агента.
Safety
Запись в файлы под контролем: dry-run с diff preview, protected paths, лимит max-files, откат через git.
Fallback
Billing fallback: claude-code → cursor → deepseek → wrangler → opencode → zen. Кончились кредиты — задача идёт дальше.
Телеметрия и BYOK
Токены, cost и cache-hit на каждый run. Spend limits, cost policy — и ключи провайдеров в Cloudflare Secrets Store.
Open core + Cloud
Ядро Apache 2.0 на ноутбуке. Командный cloud уже live: org, invites, общая история runs, spend и hosted sandbox — фичи ядра открыты, платят за hosting.
Evidence-gated способности
Импортированные скиллы и агенты активируются по измеренной evidence, а не по факту установки. Нет парного пилота — нет роутинга. Никогда.
AG-UI protocol streaming
Каждый run стримится по открытому протоколу AG-UI (CopilotKit) — текст, tool calls и state по SSE. Подписаться может любой совместимый фронтенд, не только собственный UI VOLY.
A2A federation
Подзадачи не заперты на вашей машине. Делегируйте их другому agent worker через Cloudflare — трекинг по task ID, идемпотентно, безопасный retry.
Evaluation engine
Детерминированные policy по типу задачи, опциональный rubric-based LLM judge и golden-dataset regression replay — плюс калибровка, которая измеряет, можно ли доверять самому judge.
Переиспользование кода с GitHub
voly reuse ищет на GitHub, пакует структуру, подбирает модули и применяет их — GPL и AGPL блокируются license policy до того, как что-либо попадёт в ваш репо.
MCP-сервер
Запускай VOLY из любого MCP-хоста — Cloudflare OS, Claude Desktop, IDE. Чтение отвечает мгновенно, всё, что тратит деньги, сначала спрашивает человека.
Business decision loop
Превращает внешний сигнал в интерпретированную опцию, решение с human review, управляемое действие и измеримое обучение.
Cloudflare Agent Memory
Opt-in persistent memory с изоляцией по проекту: remote-first recall через Cloudflare Agent Memory и локальный SQLite fallback.
Executor-ы
Кто исполняет задачу и что происходит, когда кончается биллинг.
| Executor | Пишет файлы | Биллинг | В цепочке |
|---|---|---|---|
| claude-code | да | Anthropic | 1-й |
| cursor | да | Cursor | 2-й (hybrid default) |
| deepseek | да | DeepSeek API | 3-й |
| wrangler | да | CF Workers AI | 4-й |
| opencode | да | opencode.ai | 5-й |
| zen | да | free / subscription | 6-й (last resort) |
| cf-containers | да | CF Containers | вне цепочки |
| mimo | limited | API | вне цепочки |
Маркетплейс скиллов и плагинов
Устанавливайте пакеты доменных знаний — агенты подхватывают их автоматически. Скиллы передают методологию, плагины объединяют инструменты. Одна команда для установки, активны с первого запуска.
Найти скиллGit-пакеты
Многофайловые пакеты скиллов (PMBOK 6, дизайн-системы, корпоративные плейбуки) устанавливаются через git clone и подхватываются немедленно.
Ленивое обнаружение
Lead-оркестратор находит релевантные скиллы прямо во время выполнения задачи — вы видите что нужно именно для этой задачи, а не общий каталог.
Установка в один клик
Установите прямо из баннера в результате запуска. Скилл активен уже на следующем запуске — перезапуск не нужен.
Сейчас в маркетплейсе:
— скиллов
— плагинов
Экономия видна
VOLY считает каждый токен: кэш, routing, fallback и pxpipe text→image compression превращаются в конкретные цифры, а не в ощущения.
voly savings
потрачено сегодня
$4.20 / лимит $20.00
cache-hit
62% → сэкономлено $6.85
model routing
premium → cheap: $3.10
pxpipe artifacts
prompt images сохраняются в task
повторы задач
8 задач из кэша: $0.00
итого за неделю
сэкономлено $41.70
* пример вывода — цифры зависят от ваших задач
Проверьте, что сможет запустить VOLY — до установки
Запустите read-only preflight для своего репозитория на Python 3.10+. Он проверит проект, конфигурацию и доступные локальные executors без записи файлов и запуска агента.
uvx --from voly==0.1.0 voly quickstart --check --cwd .
# без записи в репозиторий · без запуска агента · без постоянной установки
Вместе выше
Полный open-core агент на своей машине — затем пригласите команду на cloud.voly.codes: общая история и hosted sandbox.
Оркестрация
Сложная задача не уходит одному агенту — она разбирается на роли (hybrid multi-agent), каждую исполняет модель нужного тира.
- TaskDecomposer: architect → developer → tester → reviewer → devops.
- lead_mode=auto пропускает premium lead-chat на стандартных наборах ролей; тиры всё равно из здорового пула провайдеров.
- С --cwd hybrid: developer / tester / devops — file-capable executor; architect и reviewer — AIGateway.chat().
- Дальше идут prior-результаты и git-diff evidence — ревью и тесты видят код, а не рассказ.
- Tech stack gate: фиксация версий фреймворков до запуска (реестр + preflight рантаймов); пустой cwd — category picker и greenfield scaffolding.
- voly reuse: GitHub search → pack → pick → apply — проверенный код ложится до того, как агенты пишут с нуля (опционально авто-поиск перед каждым executor-вызовом).
- Mode, cost, файлы и plan verify — в CLI summary и Web UI run report.
voly run "implement auth refactor" --cwd /path/to/project
Анти-галлюцинации
Раньше мульти-агент мог «completed», когда Cursor вернул уверенный текст и 0 файлов. VOLY считает это провалом, а не успехом.
- Executor honesty: на code-gen успех с files_touched=0 → роль failed, статус run = partial — без ложного completed.
- Plan gates проверяют шаги: git_diff_nonempty, files_exist, scoped pytest — shadow или active.
- Reviewer и tester получают git-diff evidence от prior-ролей, а не только прозу в контексте.
- files_touched считается работой: soft safety rollback не обрывает всю стаю cascade-skip.
- Детерминизм суб-агентов (temperature=0) и persistent gateway-кэш — повторы дешёвые и воспроизводимые.
voly run "переделай auth, тесты, ревью" --cwd /path/to/project
Safety
Дать агенту писать в живой репозиторий можно только с сеткой безопасности — она в open-core.
- --dry-run прогоняет полный executor path, откатывает изменения и сохраняет diff preview в результате.
- Protected paths блокируют запись в секреты и env (.env*, keys, credentials) по policy.
- Лимит max-files не даёт runaway-агенту затронуть пол-монорепы за один run.
- Touched files определяются по содержимому (не только dirty-before в git) — изменённые clean-tracked файлы тоже попадают в отчёт.
- Run report в Web UI: safety badges, hybrid summary, файлы и dry-run diffs.
voly run "refactor the config loader" --executor claude-code --cwd ~/my-project --dry-run
Fallback
При billing / not-available у текущего executor VOLY сам шагает по file-capable цепочке.
- Цепочка: claude-code → cursor → deepseek → wrangler → opencode → zen (last resort).
- Hybrid по умолчанию: developer/tester/devops → cursor; bugfixer → deepseek (override: VOLY_A2A_EXECUTOR_<ROLE>).
- billing_error / not_available → следующий; каждый hop пишет в --cwd.
- AIGateway: модельный fallback и health (exclude: VOLY_A2A_EXCLUDE_PROVIDERS).
voly status
Телеметрия и BYOK
Каждый запуск оставляет TaskEvent: кто исполнял, какая модель, сколько токенов и денег, и какие локальные артефакты появились. Ключи не обязаны лежать в .env на каждой машине.
- Дневной spend limit и cost policy на задачу — расходы под контролем.
- Gateway-pipeline: DLP → Cache → Rate limit → Spend limit → Provider → Telemetry.
- BYOK: ключи в Cloudflare AI Gateway / Secrets Store; gateway резолвит их на запрос.
- Web UI: Provider keys, аналитика (daily, by_agent, by_model, by_provider), локальные артефакты задач и voly savings.
- pxpipe может вести Claude Code через локальный token-saving proxy и сохранять prompt PNG прямо в task report.
- voly savings показывает, сколько сэкономили кэш, routing, fallback и compression.
voly savings
Open core + Cloud
VOLY — не ещё один агент, а открытый control plane между разработчиком и агентами.
- Open core (публичный репо): оркестрация, hybrid multi-agent, fallback chain, safety, FinOps, локальные CLI + Web UI, BYOK в вашем Cloudflare.
- Cloud (live MVP на cloud.voly.codes): org и invites, Clerk SSO, device-code link агента, revoke, общая история local+hosted, spend, BYOK, «Run in cloud».
- Привязанный ноутбук репортит runs в timeline org; revoke блокирует heartbeat и дальнейшие reports.
- Оборачивает Claude Code, Cursor, Codex, Zen, OpenCode и другие под --cwd.
- Провайдеры: Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, Workers AI, Cloudflare AI Gateway. Вклад через DCO.
pip install -e ".[ui,dev]" && voly init
Evidence-gated способности
Каждый импортированный скилл, hook или агент — untrusted-кандидат, пока не пройдёт парный production-пилот против нативного роутинга VOLY. Репутация и настройки по умолчанию ничего не активируют.
- Жизненный цикл: discover → static admission → quarantine/stage с provenance → paired production pilot → held-out validation → активация в рамках quality/token/latency bounds, либо retire.
- Реальные результаты пилотов: tdd-workflow.v1 измерил +0.20 quality lift и остался active; security-reviewer.v1 измерил 0.00 added value и был retired автоматически.
- Retirement срабатывает автоматически по достижении минимального sample count — без ручной чистки способностей, которые незаметно ничего не дают.
- Research, memory и learning остаются opt-in: shadow-рекомендации reuse/adapt/build, типизированная strategic memory и instincts, которым нужна positive evidence плюс ручное approval перед запуском.
- Lifecycle hooks harness-neutral, выключены по умолчанию и ограничены встроенными allowlisted-обработчиками — никогда произвольный импортированный код.
- DSPy доступен как опциональный optimization layer (off / shadow / active) поверх того же evidence pipeline.
voly capability evaluated activate security-reviewer
AG-UI protocol streaming
VOLY не просто рисует свой dashboard — он говорит на стандарте AG-UI, поэтому подписаться на live run может любой совместимый фронтенд.
- Стандартный словарь событий: TEXT_MESSAGE_START/CONTENT/END, TOOL_CALL_START/ARGS/END/RESULT, STATE_SNAPSHOT/DELTA, RUN_STARTED/FINISHED/ERROR.
- AGUI_START открывает SSE-стрим на входе в pipeline; AGUI_DONE закрывает его после завершения run — любая стадия между ними может слать события.
- Remote-клиент форвардит события в Cloudflare AGUISession Durable Object, поэтому run, запущенный на одной машине, можно смотреть откуда угодно.
- Тот же протокол используют CopilotKit-фронтенды — можно построить свой UI поверх run вместо парсинга VOLY-специфичного вывода.
voly agui start --port 9101
A2A federation
Локальный hybrid multi-agent покрывает одну машину. A2A federation расширяет ту же ролевую модель на agent worker'ы, размещённые в Cloudflare.
- Federation worker отдаёт POST /tasks (создание + постановка в очередь), GET /tasks/:id (статус) и POST /tasks/:id/complete (callback агента).
- Callback и dispatch из очереди идемпотентны: завершение уже завершённой задачи — no-op, а очередь пропускает dispatch, если state уже прошёл submitted.
- Remote agent worker проверяет состояние задачи перед повторным выполнением, поэтому повторное делегирование никогда не перезапускает уже завершённую или упавшую задачу.
- --a2a-delegate явно форсирует федеративный путь; auto-dispatch включает его без флага, если a2a.enabled и задача достаточно сложная.
voly a2a call developer "implement OAuth2 login" --remote
Evaluation engine
Прохождение LLM judge само по себе не доказательство качества — VOLY отслеживает, согласен ли judge с людьми, а не просто одобрил ли он результат.
- Встроенные policy по типу задачи (documentation, testing, security, executor-basic) требуют успеха executor, чистой bounded-траектории, минимум одного сохранённого изменения файла и успешного replay всех baseline-команд.
- Security-задачи дополнительно требуют diff-scoped статический скан (hardcoded secrets, небезопасные eval/subprocess/YAML) плюс явный human review; documentation-задачи требуют валидные ссылки плюс human review.
- Опциональный rubric-based LLM judge оценивает версионированные измерения по типу задачи — критическое измерение ниже 2/4 проваливает проверку, даже если взвешенный score прошёл бы.
- voly eval calibrate агрегирует human-vs-judge feedback в confusion matrix с 95% Wilson interval, false-pass rate и false-fail rate — по каждой связке policy/rubric/model.
- Golden datasets (schema v1) прогоняют typical, edge и adversarial кейсы офлайн против кандидат-реализации для контролируемого regression-сравнения.
voly eval calibrate --min-samples 20
Переиспользование кода с GitHub
Писать auth middleware или rate limiter с нуля — обычно значит заново решать задачу, которую кто-то уже выложил под permissive-лицензией.
- Pipeline: задача → QueryPlanner или keyword-запрос → GitHub Search API → фильтр по звёздам и лицензии → shallow clone → structure pack → ModulePicker → apply в режиме dry-run по умолчанию.
- License gate — это конфиг, а не рекомендация: allowed_licenses (mit, apache-2.0, bsd, isc, unlicense, …) и deny_licenses (gpl-2.0/3.0, agpl-3.0) отрабатывают до копирования любого файла.
- voly reuse search находит кандидатов; voly reuse pack/pick сужает до модулей; voly reuse apply --write — единственный шаг, который реально пишет файлы.
- reuse.auto может запускать search + pick автоматически перед каждым вызовом executor, ограничено auto_max_repos и окном свежести, чтобы не повторять работу на каждом run.
voly reuse run "add rate limiter" --cwd /path/to/project --lang python
MCP-сервер
`voly mcp serve` отдаёт оркестратор девятью MCP-инструментами: хост, в котором ты и так работаешь, сам запускает задачи и следит за ними — второй интерфейс писать не нужно.
- Шесть читающих инструментов (запуски, задачи, расходы, здоровье провайдеров) отвечают сразу и пишутся как наблюдения.
- voly_start_run помечен destructive и не-идемпотентным, поэтому хост всегда спрашивает человека перед тратой кредитов и записью файлов.
- Запуск переживает вызов инструмента: start сразу возвращает task_id, дальше voly_get_run опрашивает heartbeat, а voly_get_task отдаёт результат.
- Ключи провайдеров не пересекают границу — хост платит за свой инференс, VOLY за свой; ходят только задачи и результаты.
- Транспорт streamable HTTP; грант сужается до конкретных инструментов через #tool= в URL.
voly mcp serve --port 7799
Business decision loop
VOLY переносит evidence и approval-модель с кодовых задач на opt-in бизнес-решения — внешнее действие не запускается из непроверенного совета модели.
- Цикл: Signal → интерпретация → Option → Decision Plan → human approval → Action → Evidence и learning.
- RSS — v1-коннектор sensing; raw payload остаётся локально, а sensing выключен по умолчанию.
- Active interpretation создаёт Decision Plan только выше настроенного urgency gate.
- HTTP и webhook actions проходят через allowlisted business executors и оставляют аудируемый результат.
voly sensing poll
Cloudflare Agent Memory
Сохраняйте полезный контекст между runs без падения задачи при remote outage и без утечки памяти между проектами.
- Запись сначала сохраняется локально, затем зеркалируется в Cloudflare Agent Memory; recall откатывается на local FTS.
- Project mode выводит стабильный profile из cwd и fail-closed, если project scope недоступен.
- Explicit profiles позволяют намеренно разделять память команды или организации.
- Remote retention управляется Cloudflare; удаление остаётся явной lifecycle-операцией.
voly memory status --cwd /path/to/project