Контроль действий
Облачные и локальные модели
Гибкая интеграция
Свобода выбора ИИ-моделей
Быстрый запуск
Создавайте
ИИ-продукты быстрее
Агентное ядро «М-Код» — готовая программная основа для разработки и запуска управляемых ИИ-агентов
Связаться с нами
Что такое агентное ядро
М-КОД — встраиваемое агентное ядро: программная основа для построения продуктов на базе автономных ИИ-агентов. Предоставляет полный рабочий цикл агента — подключение языковых моделей, исполнение инструментов (файлы, поиск, командная оболочка, web), управление контекстом и памятью, делегирование субагентам, навыки (скиллы) и интеграцию внешних инструментов по протоколу MCP.

Спроектировано как сайдкар: ядро встраивается в продукты компании как самостоятельный компонент либо работает автономно в терминале. Написано на TypeScript (рантайм Bun), компилируется в самодостаточный бинарник под целевые платформы.
Вы создаёте свой продукт — ядро обеспечивает работу ИИ-агентов
Проблемы при разработке ИИ-агентов
Всё приходится собирать с нуля
Команде необходимо самостоятельно объединить языковые модели, инструменты, память, поиск, доступ к файлам и корпоративным системам.
Прототип сложно превратить в продукт
Демонстрационная версия может работать успешно, но для реальной эксплуатации нужны контроль, устойчивость, разрешения и обработка ошибок.
Возникает зависимость от одного поставщика
Смена модели или ИИ-провайдера требует доработок и может повлиять на стоимость, скорость и доступность продукта.
Действия агента сложно контролировать
Без системы правил агент может получить лишний доступ, выполнить нежелательное действие или выйти за пределы поставленной задачи.
Результат: команда тратит время на создание инфраструктуры вместо развития самого продукта.
Наше решение
Быстрее от идеи до рабочего решения
Используйте готовую основу и сокращайте объём базовой разработки.
Свобода выбора ИИ-моделей
Подключайте облачные сервисы или запускайте локальные модели внутри своей инфраструктуры.
Расширение под задачи компании
Добавляйте новые навыки, инструменты и подключения по мере развития продукта.
Управляемая работа
Настраивайте, какие действия разрешены агенту, какие требуют подтверждения, а какие запрещены.
Результат: полноценная система автоматизации, ĸоторая поĸазывает заявленные улучшения EBITDA и готова ĸ долгосрочной эĸсплуатации
Всё необходимое для работы ИИ-агентов в одном ядре.

«М-Код» предоставляет единый рабочий цикл агента: от получения задачи и выбора действия до обращения к инструментам и подготовки результата.

Ядро помогает превратить языковую модель в полноценного цифрового исполнителя, который может работать с информацией, использовать доступные инструменты, учитывать контекст и привлекать специализированных агентов к отдельным задачам.
Возможности ядра
Цикл агента
Tool-use loop (ReAct через нативный tool-calling провайдера)
Harness надёжности: лимит шагов, защита от зацикливания
Прерывание выполнения по Esc
Параллельное выполнение инструментов и субагентов
Модели и провайдеры
Реестр провайдеров — любой OpenAI-совместимый эндпоинт
Облачные провайдеры + локальные модели (Ollama)
Единый список моделей всех провайдеров с авто-проверкой доступности (бесплатно / нужен ключ)
Persist-кэш статусов моделей (не проверять каждый раз)
Управление провайдерами и ключами через интерфейс
Инструменты (ACI — спроектированы под ограничения модели)
Файлы: чтение окнами строк, список, glob-поиск, создание, точечная правка
Командная оболочка (bash) с урезанием вывода
Веб: поиск (web_search) и загрузка страниц (web_fetch) с цитированием источников
Единый контракт ответа инструмента (статус, пометка обрезки)
Субагенты
Эфемерные субагенты для независимых подзадач (параллельно, breadth-first)
Именованные субагенты-роли (свой системный промпт, цвет)
Делегирование через инструмент task (глубина фиксирована — субагенты не плодят субагентов)
Память и контекст
Память инструкций по дереву директорий (M-CODE.md: глобальный → родительские папки → проектный)
Just-in-time подтягивание контекста
Скиллы
Поддержка скиллов (формат SKILL.md)
Саморасширение: ядро может создавать себе скиллы, агентов и подключать MCP
Интерфейс (TUI)
Окно ввода, история сообщений, индикатор работы
Размышления модели (reasoning) отдельным блоком
Diff при правке файлов (удалено/добавлено)
Палитра команд, выпадающие меню (модели, провайдеры, MCP, поиск)
Диалог разрешений с навигацией
Дистрибуция
Сборка в npm-бандл и самодостаточные бинарники (macOS / Windows / Linux) из одного кода
Встраивание сайдкаром в внешние системы
MCP (Model Context Protocol)
Подключение внешних MCP-серверов (stdio)
Добавление и управление серверами через интерфейс
Разрешения и безопасность
Разрешения на инструменты: allow / ask / deny + «разрешить на сессию»
Границы чтения (рабочая папка свободно, секреты и выход за периметр — под подтверждение)
Защита от prompt injection (обезвреживание скрытого текста, принцип «данные ≠ инструкции»)
действие разрешено
требуется подтверждение пользователя
действие запрещено
Контроль и безопасность
Больше автономности там, где она полезна. Больше контроля там, где он необходим.
Доступ к рабочим материалам, внешним данным и потенциально чувствительным операциям контролируется отдельно. Пользователь видит изменения и может прервать выполнение задачи в любой момент.

Ядро также помогает отделять полученные данные от команд для агента и снижать риск воздействия скрытых инструкций во внешнем содержимом.
Для каждого инструмента можно установить один из трёх режимов:

Для кого подойдет

  • Продуктовые команды
    Запускайте ИИ-функции быстрее, проверяйте гипотезы и развивайте продукт без создания всей агентной инфраструктуры с нуля.
  • Разработчики
    Используйте единый механизм для подключения моделей, инструментов, памяти, специализированных агентов и внешних систем.
  • IT-руководители
    Сохраняйте контроль над архитектурой, доступами и выбором поставщиков ИИ-моделей.
  • Бизнес и государственные организации
    Создавайте специализированные решения под собственные процессы, требования и информационный контур.
  • Интеграторы
    Разрабатывайте решения для разных заказчиков на общей технологической основе и расширяйте их под конкретные отрасли.

Преимущества для компании

  • Быстрый выход на рынок
    Сокращается путь от идеи и прототипа до работающего ИИ-продукта.
  • Меньше повторной разработки
    Базовые механизмы работы агентов создаются один раз и используются в разных решениях.
  • Единый подход
    Модели, инструменты, память, интеграции и разрешения работают по общим правилам.
  • Гибкое развитие
    Новые навыки и подключения добавляются по мере появления бизнес-задач.

Обратная связь