Доска, где каждый этап делает ИИ-агент, а человек проверяет

Что такое Kaiban и откуда он взялся

Репозиторий называется gonnafaraway/kaiban. Первый публичный релиз датирован 27 сентября 2026 года, последний коммит, который я увидел в истории, от 29 сентября. Лицензия Apache 2.0, я проверил по файлу LICENSE. Проект совсем молодой, о зрелости говорить рано. О нём рассказал канал GitHub Radar, а я сверил описание с самим репозиторием.

Идея простая. Вы кладёте задачу на доску. Колонки идут слева направо: Product, Business Analyst, System Analyst, Developer, QA и Auto QA. В каждой колонке работает свой агент со своей инструкцией, он делает свою часть и пишет отчёт в формате markdown. Дальше карточка сама никуда не уедет: человек читает отчёт и решает, передавать ли её в следующую колонку.

Что он умеет по README

Из того, что написано в документации репозитория. Системные промпты можно настраивать для каждой колонки отдельно. Ход работы агента виден в реальном времени. По каждой карточке хранится история запусков с отчётами. К доске подключаются GitHub, GitLab, Jira и Confluence по токенам, а ещё внешние MCP-серверы по HTTP или SSE, и их инструменты получают агенты всех колонок. Для задач с кодом есть отдельные git-ветки и автоматическое создание pull request или merge request после успешного запуска.

Модель любая, лишь бы API был совместим с OpenAI: в настройках задаются ключ, адрес и название модели. Ставится через Docker Compose: клонируете репозиторий, копируете файл с примером настроек, прописываете ключ и запускаете сборку. Сам я проект на своей машине не запускал, поэтому описываю только то, что заявлено в README и коде репозитория.

Почему цепочка безопаснее одного агента

Когда один агент ведёт задачу от начала до конца, ошибка на втором шаге спокойно доезжает до десятого. Человек видит только итог и не понимает, где всё пошло криво. Я разбирал это в статье про границу автономности ИИ-агента: чем дороже последствия шага, тем меньше самостоятельности ему стоит давать.

Цепочка из коротких этапов решает сразу три вещи. У каждого агента узкая роль и мало инструментов. Результат каждого этапа можно прочитать за минуту. А остановить процесс можно на любом шаге, пока ничего необратимого не произошло. Тот же принцип в материалах про агента в рекламном кабинете и про доступ агента к базе данных: права выдаются под этап.

Как это выглядит в бизнесе: процесс на пять этапов

Возьмём подготовку коммерческого предложения. Это условный пример, не чьё-то реальное внедрение.

Этап 1, приём заявки. Агент читает письмо или сообщение клиента, выписывает, что именно просят, какие сроки и объёмы названы, чего не хватает. Человек проверяет, правильно ли понят запрос. Если нет, правит и отправляет дальше.

Этап 2, уточнение данных. Агент находит клиента в вашей базе, смотрит прошлые заказы и условия, готовит список вопросов, которые стоит задать. Права только на чтение. Человек подтверждает список.

Этап 3, расчёт и черновик. Агент берёт прайс, считает, собирает черновик предложения. Человек сверяет цифры и скидки. Здесь подтверждение обязательно всегда.

Этап 4, проверка. Второй агент ищет в черновике расхождения: сумма не сходится с позициями, срок противоречит условиям, забыт пункт из заявки. Человек смотрит список замечаний.

Этап 5, отправка. Агент оформляет файл и готовит письмо. Отправляет человек. Этот шаг я бы никогда не отдавал на автомат: письмо клиенту обратно не заберёшь.

Так же рисуется проверка договора и обработка рекламации: приём, сбор фактов, черновик, решение руководителя, ответ клиенту.

Что агент делает сам, а где нужна подпись человека

Сам агент делает то, что откатывается без последствий: читает, ищет, считает, пишет черновик, сравнивает с шаблоном. Подтверждение человека нужно перед всем, что уходит наружу или меняет данные: отправка клиенту, запись в учётную систему, скидка, возврат денег, любое юридическое решение.

Отдельно про журнал. В Kaiban отчёт каждого запуска хранится при карточке. В бизнес-процессе это тоже главная вещь: по журналу видно, что агент получил на входе, что выдал, кто и когда подтвердил.

Что важно учесть

Kaiban создан для разработки программ. Колонки, git-ветки и автоматические pull request заточены под код. Для заявок и договоров нужны другие роли, другие инструкции и свои подключения к CRM или 1С. Это доработка, готового решения «из коробки» здесь нет.

Проект рассчитан на одного человека на одной машине. Многопользовательской работы в README нет, учётные данные хранятся без шифрования, а шифрование значится среди планов. Для настоящего бизнеса с разными правами сотрудников это серьёзное ограничение.

В проекте есть режим автопроигрывания, который сам проводит карточку через все колонки без ручных подтверждений. Если его включить, вся идея страховки пропадает. Для процессов с деньгами и документами я бы его выключил насовсем.

Качество результата зависит от модели. Слабая модель ошибётся на любом этапе, и человек, который устал проверять, начнёт подтверждать не читая. Проверка отнимает время: цепочка из пяти этапов с пятью подтверждениями медленнее, чем один агент, и это плата за контроль. Для редкого процесса с дешёвой ошибкой цепочка избыточна.

Что можно сделать уже сейчас

Первое. Выберите один повторяющийся процесс, где ошибка стоит денег: КП, договор, рекламация. Распишите его на бумаге по шагам и отметьте, какие шаги необратимы.

Второе. Разделите шаги на три группы: агент делает сам, агент готовит, человек утверждает, человек делает сам. Необратимые шаги идут в две последние группы.

Третье. Чтобы посмотреть идею вживую, запустите Kaiban локально на тестовых данных и пройдите по доске одну учебную задачу. Не подключайте рабочие токены: ключи там лежат открытым текстом.

Четвёртое. Заведите журнал с первого дня: вход, выход, кто подтвердил, время. Без него ни проверить, ни улучшить цепочку не получится. Такую цепочку под ваш процесс я собираю в рамках услуги ИИ-агенты под ключ, а про саму доску задач в обычной работе команды есть отдельный материал: Kanban-доска и порядок в задачах.

Частые вопросы

Можно ли использовать Kaiban для заявок клиентов как есть?

Нет, он про разработку программ. Роли, инструкции и интеграции придётся переделывать.

Какая нужна модель?

Любая с OpenAI-совместимым API.

Не проще ли один агент на весь процесс?

Проще настроить, но труднее проверить и остановить. Для задач с низкой ценой ошибки это нормально, для договоров и денег я бы выбрал цепочку.

Коротко о главном

Kaiban показывает рабочую схему: разбить задачу на этапы, на каждом поставить узкого агента, между этапами поставить человека. Проект молодой, однопользовательский и про код, но схема переносится на бизнес-процессы с журналом действий и подтверждением перед всем, что нельзя отменить.

Если хотите разложить на этапы свой процесс и понять, где там нужна подпись человека, напишите мне в Telegram кодовое слово «ЭТАПЫ», пришлю шаблон разбивки и подскажу, с какого шага начать.