Claude Code Agent Teams: Jak zespoły AI automatyzują złożone projekty

Claude Code Agent Teams: Kiedy jeden agent to za mało

Narzędzia AI do wspomagania kodowania, takie jak Claude Code, stale ewoluują. Najnowszym i jednym z najbardziej obiecujących kierunków jest idea agentów, które nie działają w pojedynkę, ale potrafią ze sobą współpracować. Eksperymentalna funkcja Agent Teams w Claude Code wprowadza właśnie taką możliwość. Pozwala ona na stworzenie zespołu autonomicznych agentów, które komunikują się między sobą i równolegle pracują nad różnymi aspektami złożonego projektu programistycznego.

Autor artykułu przetestował tę funkcję w praktyce, realizując integrację systemu płatności w aplikacji czatu. Zamiast ręcznie koordynować każdy krok, powierzył różne zadania wyspecjalizowanym agentom. Jeden zajął się aktualizacją schematu bazy danych, drugi integracją uwierzytelniania użytkowników, a kolejny tworzeniem interfejsu użytkownika. Dzięki równoległej pracy czas realizacji całego przedsięwzięcia znacząco się skrócił. To pokazuje potencjał Agent Teams w automatyzacji wieloetapowych, skomplikowanych workflow’ów.

Planowanie to podstawa: podejście „contract-first”

Kluczem do sukcesu w pracy z zespołami agentów jest staranne planowanie. Ze względu na ich eksperymentalny charakter i możliwość nieprzewidywalnych zachowań, nie można po prostu rzucić im zadania i liczyć na cud. W testowanym projekcie zastosowano podejście „contract-first”, czyli „najpierw kontrakt”. Polega ono na precyzyjnym zdefiniowaniu zadań, ich zależności i interfejsów między nimi, zanim jakikolwiek agent rozpocznie pracę.

W praktyce oznacza to stworzenie szczegółowej specyfikacji, która służy jako plan dla całego zespołu AI. Na przykład, zanim agent odpowiedzialny za front-end zacznie projektować stronę rozliczeniową, musi wiedzieć, jakie dane i endpointy API przygotuje dla niego agent back-endowy. Zdefiniowanie tych zależności na samym początku minimalizuje ryzyko błędów i konfliktów podczas wykonywania zadań. Bez takiego planu agenci mogą pracować na wzajemnie wykluczających się założeniach.

Przykład praktyczny: prompt do zaplanowania integracji płatności

Oto jak może wyglądać początkowy prompt, który definiuje zakres projektu i role dla zespołu agentów. Jego celem jest ustalenie „kontraktu” przed rozpoczęciem faktycznej implementacji. W przykładzie dostosowano usługę płatniczą do polskiego kontekstu, zastępując oryginalną opcję popularnym Przelewy24.

Zadanie: Zaplanuj integrację płatności Przelewy24 w aplikacji webowej typu czat.
Stwórz szczegółowy plan projektu w podejściu "contract-first" dla zespołu Agent Teams.
Zdefiniuj role i zależności między następującymi agentami specjalistycznymi:
1. Agent Bazy Danych: odpowiedzialny za rozszerzenie schematu SQL o tabele dla transakcji, subskrypcji i historii płatności.
2. Agent Back-end: odpowiedzialny za implementację endpointów API do inicjowania płatności, obsługi webhooka z Przelewy24 i zarządzania tokenami sesji.
3. Agent Front-end: odpowiedzialny za stworzenie interfejsu użytkownika modułu płatności (przyciski, formularz, panel historii).
4. Agent Bezpieczeństwa/Uwierzytelniania: odpowiedzialny za integrację z Supabase w celu weryfikacji tożsamości użytkownika przed dostępem do funkcji płatności.

W planie określ:
- Kolejność zadań i blokujące zależności (np. front-end nie może zaczynać, dopóki back-end nie zdefiniuje API).
- Dokładny format danych, którymi agenci muszą się wymieniać (np. struktura JSON dla żądania płatności).
- Krytyczne punkty integracji, które wymagają wspólnej weryfikacji.

Proces wdrożenia i testowania

Po zaplanowaniu, agenci przystępują do równoległej pracy. W opisywanym przypadku proces obejmował kilka kluczowych etapów. Aktualizacja bazy danych o tabele płatności szła w parze z implementacją logiki tokenów po stronie serwera. Jednocześnie inny agent przygotowywał komponenty interfejsu użytkownika, a kolejny konfigurował integrację z Supabase do bezpiecznego logowania.

Testowanie tak złożonego, rozproszonego workflow jest niezwykle ważne. Autor wykorzystał do tego narzędzie Vercel Agent Browser CLI, które symuluje interakcje użytkownika i pozwala na przeprowadzenie testów end-to-end. Co ciekawe, podczas testów agenci samodzielnie wykryli i naprawili niespójności w obsłudze tokenów, modyfikując logikę back-endu. Ta autonomia w rozwiązywaniu problemów jest jedną z najsilniejszych stron całego systemu.

Wyzwania i ograniczenia funkcji eksperymentalnej

Mimo imponujących możliwości, Agent Teams w Claude Code to wciąż funkcja oznaczona jako eksperymentalna. Wiąże się to z pewnymi wyzwaniami, które należy wziąć pod uwagę przed wdrożeniem:

  • Nieprzewidywalność: Czasami komunikacja między agentami może zawieść lub podjąć nieoczekiwany kierunek, wymagając ręcznej interwencji programisty.
  • Wysokie zużycie tokenów: Ciągła komunikacja i koordynacja między wieloma agentami generuje znaczące koszty obliczeniowe, co przy dużych projektach może wpłynąć na wydajność i cenę.
  • Złożoność zarządzania: Nawet przy podejściu „contract-first”, śledzenie postępów wielu równoległych wątków i pilnowanie zależności wymaga skupienia i dobrej organizacji.

Mimo tych ograniczeń, testowany projekt udowodnił, że korzyści w postaci skrócenia czasu rozwoju i redukcji ręcznej, powtarzalnej pracy są bardzo realne.

Przyszłość zespołowej pracy agentów AI

Funkcja Agent Teams zapowiada się jako kamień milowy w tzw. agentic engineering, czyli inżynierii opartej na autonomicznych agentach. W ciągu najbliższych miesięcy można spodziewać się jej udoskonaleń, które mają zwiększyć niezawodność, zoptymalizować zużycie tokenów i usprawnić protokoły komunikacyjne. Dzięki temu zespoły AI mogą stać się standardowym narzędziem do realizacji złożonych projektów, gdzie różne kompetencje są potrzebne w tym samym czasie.

Claude Code Agent Teams to potężny krok w kierunku prawdziwie kolaboratywnej automatyzacji w programowaniu. Pozwalając wielu wyspecjalizowanym agentom działać w harmonii, otwierają drzwi do szybszego i bardziej efektywnego tworzenia oprogramowania. Chociaż wymagają one starannego planowania i świadomości obecnych ograniczeń, ich potencjał do przekształcania skomplikowanych workflow’ów jest nie do przecenienia dla programistów chcących wykorzystać pełnię możliwości AI.

Źródło

Może Cię zainteresować