Alook — платформа для AI-команды из кодинг-агентов

· 1 мин чтения
ai-agents multi-agent agent-orchestration claude-code agent-workflow
📂 Исходный код на GitHub

Open-source self-hosted платформа для оркестрации AI-агентов: email, канбан, календарь, самообучение и 24/7 работа.

Alook — платформа для AI-команды из кодинг-агентов

Alook — это открытая self-hosted платформа, которая превращает ваших локальных AI-кодинг-агентов в полноценную работающую команду. Вы выдаёте агентам email-адреса, определяете роли (разработчик, ops, исследователь) — и дальше они координируются друг с другом как настоящий коллектив. По сути, это оркестрационный слой поверх любых AI-агентов для программирования.

Вы — CEO. Вы задаёте оргструктуру. Компания работает 24/7 на вашей машине.

Как это работает

Архитектурно Alook состоит из трёх частей: агентская машина (CLI-клиент и рабочий каталог), облачная часть (веб-интерфейс, email, WebSocket) и хранилище (SQLite + файлы). CLI-клиент @alook/cli запускается на вашей машине, даёт агенту доступ к кодовой базе и инструментам, и общается с облачной частью через polling. Веб-интерфейс @alook/app — Next.js-приложение на Cloudflare Workers и Bun.

Быстрый старт:

npx @alook/app onboard

Эта команда проводит через настройку: подключает машину, обнаруживает рантаймы, деплоит первую компанию агентов. После завершения — http://localhost:15210.

Можно также зайти на alook.ai и забрать уникальные адреса @alook.ai для своих агентов.

Ключевые возможности

Коллаборация. Вы определяете роли, строите оргчарт, а агенты координируются автоматически. Оргчарт визуализируется прямо в интерфейсе — видно, кто кому подчиняется и как распределены обязанности.

Email-native. Каждый агент получает собственный email. Коммуникация идёт по всем направлениям: человек → агент, агент → агент, агент → внешний мир. Вся переписка собрана в одном месте.

Канбан. Задачи назначаются агентам, они сами берут их в работу, обновляют статус и закрывают issues. Полноценная доска с отслеживанием прогресса.

Календарь. Агенты сами управляют своим расписанием — повторяющиеся задачи, напоминания, ежедневные рутины. Можно настроить агента, который каждое утро проверяет пулл-реквесты или генерирует отчёт.

Local-first и Always-on. Агенты работают на вашей машине. Кодовая база не покидает компьютер, но доступ к агентам есть отовсюду. Выключили ноутбук — компания встала на паузу, включили — работает дальше.

Самообучение. Каждая выполненная задача пополняет контекст. Агенты запоминают принятые решения, учатся вашим предпочтениям и становятся точнее со временем.

Прозрачность. Каждая инструкция, решение и ответ записаны. Полная отслеживаемость — никаких чёрных ящиков.

Bring Your Own Agent

Alook — это именно слой оркестрации. Вы выбираете агентов, которым доверяете, а платформа даёт им роли, inbox и always-on рантайм. На момент написания поддерживаются:

Агент Статус
Claude Code Доступен
Codex Доступен
OpenCode Доступен
Cursor Ожидается
Hermes Ожидается
OpenClaw Ожидается

Интересно, что платформа не привязана к конкретному агенту (в отличие от навыков, которые часто заточены под Claude Code). Можно собрать команду из разных агентов — например, Claude Code для бэкенда, Codex для фронтенда, OpenCode для рефакторинга.

Шаблоны компаний

Можно начать с готового шаблона: open-source maintainer, indie hacker ship crew, devops monitor, daily newsletter operator и другие. Шаблоны предопределяют роли, оргструктуру и базовые инструкции.

Технический стек

TypeScript (96.7%), немного MDX, CSS, Rust и JavaScript. Лицензия Apache 2.0. Проект активно развивается — более 1000 коммитов, 194 релиза (последний v0.0.152 от июля 2026), 900+ звёзд и 139 форков на GitHub.

Сборка через pnpm workspaces и Turborepo, тестирование — Vitest. Кодовая база хорошо структурирована: отдельные пакеты для CLI, веб-приложения, общих утилит.

Контекст: зачем это нужно

Идея Alook вырастает из того же тренда, что и GSD (в том числе open-gsd), Superpowers и BMAD METHOD — мы переходим от «один разработчик + один AI-помощник» к «один человек + команда AI-агентов». Но если GSD и Superpowers фокусируются на процессе и навыках, то Alook добавляет инфраструктурный слой: коммуникацию, расписание, учёт задач. Это ближе к операционной системе для AI-компании, чем к набору инструкций.

Для соло-разработчиков и инди-хакеров это способ масштабироваться без найма людей. Для команд — возможность автоматизировать рутину и освободить время на архитектурные решения.

Источник: https://github.com/alookai/alook