AI-Centric SDLC

ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПАРАДИГМЫ NEWGENFLOW

Децентрализованная экосистема для преобразования идей в ценность с возможностью выбора оптимального варианта управления.

Система основана на общих AI-centric принципах, которые могут быть адаптированы под потребности любой организации.

Общие принципы AI-Centric SDLC

Универсальные принципы, лежащие в основе любой реализации системы

🎯

Ценность как результат

Система ориентирована на создание подтвержденной, измеримой ценности через формализованные циклы

🤖

AI-первичность

ИИ-агенты являются равноправными участниками процесса разработки наравне с людьми

🔄

Кибернетический контур

Система учится и развивается с каждым завершенным циклом, накапливая знания

📋

CGDR как стандарт

Единый формат контрактов для всех типов работ: от простых задач до сложных проектов

💡

Важно понимать

Представленные ниже варианты — это разные способы организации одних и тех же принципов AI-Centric SDLC. Вы можете адаптировать эти подходы под потребности вашей организации, комбинировать элементы или создавать гибридные решения, сохраняя общие AI-centric принципы.

Выберите подходящую реализацию

Два равноценных подхода к организации ресурсов и управления, подходящих для любых масштабов

🏛️

С управляющими агентами

Централизованные Meta-Agents координируют ресурсы и процессы

Resource Meta-Agent управляет пулом агентов
Централизованный Exchange для задач
Decision-Making Node для арбитража
Предсказуемые процессы и SLA
Подходит для: процессного контроля, compliance
🌐

Прямое взаимодействие

Ноды общаются напрямую, агенты с двойным гражданством

Трехуровневая архитектура нод
Прямые переговоры между нодами
Vote-CGDR для принятия решений
Высокая автономия и скорость
Подходит для: автономности, быстрых решений

Общая философия AI-Centric SDLC

В основе AI-Centric SDLC лежит концепция, выходящая за рамки традиционного управления проектами. Это не просто методология, а целостная, саморегулирующаяся и самосовершенствующаяся экосистема, предназначенная для преобразования абстрактных идей в подтвержденную, осязаемую ценность.

Фундаментальная цель — создать идеологически нейтральную структуру для управления работой, которая не заменяет существующие практики команд (Agile, Lean), а функционирует как мета-уровень, обеспечивая универсальный язык процессов и ролей.

Центральная идея заключается в том, что система функционирует как обучающийся организм. Это не линейный конвейер, а кибернетический контур, который учится и развивается с каждым завершенным циклом.

Детальное сравнение реализаций

Выберите подход, который лучше соответствует культуре и потребностям вашей организации

Характеристика С управляющими агентами Прямое взаимодействие
Масштабируемость ✅ Любые размеры ✅ Любые размеры
Управление ресурсами Meta-Agents + Exchange Прямые переговоры нод
Принятие решений Decision-Making Node Vote-CGDR процесс
Архитектура Гибкая: Node + Track 3 уровня: Root → Service → Track
Скорость решений Стабильная, предсказуемая Очень высокая
Процессный контроль 🔥 Высокий 📈 Умеренный
Автономия агентов 📈 Умеренная 🔥 Максимальная
Подходит для Enterprise, Compliance Agile, Стартапы

Важно: Обе реализации используют одни и те же базовые компоненты (CGDR контракты, Spells, Artifacts) и могут быть адаптированы для любой организации независимо от размера.

Рекомендации по выбору

🏛️ Выберите Meta-Agents если:

  • • Команда больше 20-30 человек
  • • Нужны предсказуемые процессы и SLA
  • • Важны compliance и аудит
  • • Есть сложные конфликты ресурсов
  • • Нужна централизованная отчетность

🌐 Выберите прямое взаимодействие если:

  • • Команда до 20 человек
  • • Приоритет на скорости и гибкости
  • • Команды уже работают автономно
  • • Нужны быстрые решения без бюрократии
  • • Есть культура самоорганизации

Не уверены? Начните с того варианта, который ближе к вашей текущей культуре.

Систему можно эволюционировать от одного варианта к другому по мере роста команды.

Эволюционный путь внедрения

Начните с простых инструментов и постепенно наращивайте автоматизацию, двигаясь к полностью автономной экосистеме

1

Фаза 1: Система на человеческой тяге

Основа на Git и Markdown. Треки — это папки, артефакты — `.md` файлы. Биржа (`Exchange`) — это еженедельное совещание. Экономика — таблица в Excel. Все процессы ручные, но структура уже заложена.

Git + Markdown Ручные процессы Excel экономика
2

Фаза 2: Примитивная автоматизация

Внедрение простых скриптов. CI/CD пайплайн проверяет (`lint`) контракты. Скрипт-уведомитель сообщает о новых задачах в чат. Рутинные проверки автоматизированы.

CI/CD проверки Автоуведомления Простые скрипты
3

Фаза 3: Расцвет системных агентов

Сервисы становятся полноценными приложениями. `Exchange` — сервис с алгоритмом приоритизации. `Economy` — сервис, интегрированный с бухгалтерией. Система управляет сама собой.

Smart Exchange Авто-приоритизация Интеграции
4

Фаза 4: Автономная экосистема

ИИ-агенты становятся полноправными участниками. Они могут автономно брать контракты и выполнять их (кодинг, дизайн). Стратегические мета-агенты анализируют систему и сами инициируют треки по ее улучшению.

AI-агенты Автономность Само-улучшение
🚀 Выберите реализацию и начните свой путь к AI-Centric SDLC