Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
ram-singh1

aico

by ram-singh1
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Local

AI Coding Orchestrator (aico V2)

Производственное локальное CLI-приложение, предназначенное для оркестрации специализированных агентов кодирования:

  • Codex CLI → Ведущий архитектор ПО, основной разработчик и решатель сложных проблем.

  • Antigravity / AGY CLI → Обеспечение качества, ревьюер, тестировщик регрессий и агент для небольших исправлений.

  • Расширенные агенты → Claude, Gemini и локальные LLM (через Ollama / OpenAI-совместимые конечные точки).

aico управляет конечными автоматами, переходами рабочих процессов, изоляцией Git worktree, шаблонизацией промптов, параллельным выполнением тестов, AST-сканированием безопасности, одобрениями с участием человека (human-in-the-loop), интеграцией MCP-серверов и всесторонней отчетностью.

🏗️ Архитектура

                    ┌────────────────────────┐
                    │      USER / CLI        │
                    │         (aico)         │
                    └───────────┬────────────┘
                                │
                        TASK RECEIVED
                                │
                    ┌───────────▼────────────┐
                    │  GIT & WORKTREE CHECK  │
                    │ Zero-Impact Isolation  │
                    └───────────┬────────────┘
                                │
                    ┌───────────▼────────────┐
                    │       CODEX CLI        │
                    │  • Architecture Design │
                    │  • Core Implementation │
                    │  • Complex Fixes       │
                    └───────────┬────────────┘
                                │
                    ┌───────────▼────────────┐
                    │        AGY CLI         │
                    │  • Review & Test Plan  │
                    │  • Parallel Validation │
                    │  • AST Security Audit  │
                    │  • Issue Classification│
                    └───────────┬────────────┘
                                │
                 ┌──────────────┴──────────────┐
                 │ Issue Classification Branch │
                 └──────────────┬──────────────┘
                                │
       ┌────────────────────────┼────────────────────────┐
       │                        │                        │
     PASS                   SMALL_FIX           COMPLEX / ARCH / BUG / SEC
       │                        │                        │
       ▼                        ▼                        ▼
PARALLEL VALIDATION          AGY FIX                 CODEX FIX
(Test, Lint, Type,           (Local)                 (Deep Fix)
 Build, Security)               │                        │
       │                        ▼                        ▼
       ▼                    AGY RETEST               AGY RETEST
     DONE                       │                        │
                                └─────────►◄─────────────┘

Related MCP server: worker-bridge

🚀 Возможности и улучшения V2

  1. 🌿 Изоляция Git worktree с нулевым воздействием (--worktree / -w):

    • Выполняет все действия агентов в изолированном Git worktree, не затрагивая ваши активные файлы редактора или незакоммиченные изменения.

    • Автоматически синхронизирует и объединяет изменения при успешном завершении задачи.

  2. ⚡ Параллельный движок тестирования и качества (aico test):

    • Одновременно выполняет модульные тесты, линтеры (ruff/eslint), проверки типов (mypy/tsc), сборки и аудиты безопасности в пулах рабочих потоков.

  3. 🛡️ Встроенный AST- и статический сканер безопасности (aico scan):

    • Обнаружение в реальном времени рисков SQL-инъекций, инъекций команд (shell=True), жестко закодированных JWT-секретов, слабой криптографии (MD5/SHA1) и небезопасного динамического выполнения (eval/exec).

  4. 🔶 Режим с участием человека (HITL) (--interactive / -i):

    • Интерактивные контрольные точки одобрения перед архитектурными изменениями или исправлениями безопасности с прямой инъекцией указаний в промпт ([A]pprove, [E]dit guidance, [R]eject, [Q]uit).

  5. 🎯 Детальная многоуровневая маршрутизация моделей:

    • Настройка отдельных моделей для каждого этапа (например, o3-mini / claude-3-7-sonnet для архитектуры, gemini-2.0-flash для ревью тестов, gpt-4o-mini для небольших исправлений).

  6. 🔌 Сервер Model Context Protocol (MCP) (aico mcp):

    • Запуск aico в качестве стандартного MCP-сервера для бесшовной интеграции с Cursor, Antigravity IDE, Claude Desktop и другими MCP-клиентами.

  7. 🤖 Поддержка расширенных агентов:

    • Встроенные адаптеры для Claude CLI, Gemini CLI и локальных LLM (Ollama / OpenAI-совместимые).

📦 Установка и настройка

cd /var/www/html/ai-coding-orchestrator
pip install -e .

Проверка установки:

aico doctor

💻 Справочник команд CLI

Команда

Описание

aico

Запуск интерактивной сессии с промптом

aico "task"

Выполнение прямой задачи в текущей рабочей директории

aico run "task"

Явный запуск задачи

aico run -w "task"

Запуск в изолированном Git worktree (нулевое воздействие)

aico run -i "task"

Запуск с интерактивными контрольными точками (human-in-the-loop)

aico test

Параллельный запуск тестов, линтеров, проверки типов, сборки и проверок безопасности

aico scan

Статическое AST- и regex-сканирование уязвимостей безопасности

aico mcp

Запуск сервера Model Context Protocol (MCP) JSON-RPC stdio

aico resume

Возобновление прерванной задачи из сохраненного .ai-orchestrator/state.json

aico status

Просмотр текущего состояния задачи, итераций и метрик

aico logs

Просмотр объединенных логов (--agent codex, --agent agy)

aico stop

Прерывание и отмена активной задачи

aico config show

Просмотр текущей конфигурации

aico config set <key> <val>

Обновление ключа конфигурации

aico doctor

Проверка работоспособности Codex, AGY и Git

⚙️ Конфигурация (~/.aico/config.yaml)

codex:
  command: "codex"
  timeout: 3600
  flags: ["exec", "--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox"]
  model: null
  architecture_model: null
  implementation_model: null
  fix_model: null

agy:
  command: "agy"
  timeout: 1800
  flags: ["--print", "--dangerously-skip-permissions"]
  model: null
  review_model: null
  testing_model: null
  fix_model: null

workflow:
  max_iterations: 5
  max_codex_attempts: 5
  max_agy_attempts: 5
  auto_resume: false
  stop_on_environment_issue: true
  interactive: false
  require_approval_on_architecture: false
  require_approval_on_security: false

git:
  enabled: true
  create_branch: true
  branch_prefix: "ai-orchestrator"
  auto_stash_uncommitted: false
  use_worktree: false

testing:
  run_tests: true
  run_lint: true
  run_typecheck: true
  run_build: true
  run_security_scan: true
  parallel: true
  max_workers: 4

safety:
  protect_uncommitted_changes: true
  allow_destructive_git: false

📂 Структура рабочего пространства

.ai-orchestrator/
├── state.json           # Machine-readable task state and transition history
├── task.md              # Original user task
├── architecture.md      # Architecture design from Codex
├── final-report.md      # Comprehensive post-task markdown report
│
├── codex/
│   ├── prompt.md        # Prompt sent to Codex
│   ├── result.md        # Codex execution summary
│   └── issues.md        # Issues addressed
│
├── agy/
│   ├── prompt.md        # Prompt sent to AGY
│   ├── test-plan.md     # Test plan created by AGY
│   ├── result.md        # AGY validation results
│   ├── issues.md        # Issues detected
│   └── fixes.md         # Small fixes applied
│
├── logs/
│   ├── orchestrator.log # Workflow state transitions
│   ├── codex.log        # Raw stdout/stderr of Codex
│   └── agy.log          # Raw stdout/stderr of AGY
│
├── worktrees/           # Isolated git worktrees (when enabled)
└── checkpoints/         # Git snapshots before major stages

🧪 Тестовый набор

Запустите полный набор тестов, покрывающий все возможности V1 и V2:

pytest -v

65 модульных и интеграционных тестов проходят со 100% успехом.

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • worker-bridge

    trollbot2012
    A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    Delegate coding tasks to external AI coding agents in isolated git worktrees with independent verification, enabling any MCP client to orchestrate multi-agent workflows.
    5
    MIT

  • dpr-mcp

    Charan-Sharan
    A
    license
    B
    quality
    C
    maintenance
    Provides a Model Context Protocol interface for secure, multi-agent collaboration on Git repositories, offering isolated workspaces, change requests, reviews, and approval workflows with Git as the source of truth.
    32
    MIT