Память дала AI-агенту прошлое. Solo Kanban даёт ему настоящее

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. AI стал писать код быстрее, чем я успевал удерживать контекст работы. Код вроде написан, diff вроде разумный — но почему именно так, какие варианты отбросили, что обещали не трогать, куда делись follow-ups? Всё это жило в чате, а репозиторий видел только финальный diff.

Это третья статья серии про память AI-агентов. В первых двух — и — разбирал устройство Memory MCP Server: зачем агенту постоянная память, semantic search, грабли по дороге. Память помогла, но довольно быстро выяснилось, что «помнить» и «вести задачу до конца» — разные навыки.

Технические детали

В этой статье — про следующий слой: Solo Kanban, git-native delivery loop для одного разработчика и AI-агентов. Planning files, task workspace, risk-based gates, обязательный verify перед closure. Это не «новый Scrum для одного человека», а набор safety rails: минимальные файлы и gate’ы, которые не дают агенту потерять scope, пропустить проверку или оставить follow-up только в чате.

Внутри: pipeline с risk-based выбором tier’а, мини-пример сквозной задачи, связка с Memory MCP, антипаттерны из реальных кейсов (включая reviewer-LLM, который approveнул нулевую реализацию). Метод вынесен в отдельный фреймворк: (MIT, v1.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.