🌊 RuFlo v3.5: Корпоративная платформа оркестрации AI

Ruflo Banner

Мульти-агентная оркестрация AI для Claude Code

Развёртывайте 16 специализированных ролей агентов + пользовательские типы в координированных роях с возможностями самообучения, отказоустойчивым консенсусом и корпоративной безопасностью.

Почему Ruflo? Claude Flow теперь называется Ruflo — имя дал Ruv, который любит Rust, состояния потока и создаёт вещи, которые кажутся неизбежными. «Ru» — это Ruv. «flo» — это поток. Под капотом WASM-ядра на Rust обеспечивают работу движка политик, эмбеддингов и системы доказательств. 6 000+ коммитов спустя — это v3.5.

Войти в поток

Ruflo — комплексный фреймворк оркестрации AI-агентов, превращающий Claude Code в мощную мульти-агентную платформу разработки. Он позволяет командам развёртывать, координировать и оптимизировать специализированных AI-агентов, совместно работающих над сложными задачами программной инженерии.

Самообучающаяся/самооптимизирующаяся архитектура агентов

User → Ruflo (CLI/MCP) → Router → Swarm → Agents → Memory → LLM Providers
                       ↑                          ↓
                       └──── Learning Loop ←──────┘

mermaid

flowchart TB
    subgraph USER["👤 Слой пользователя"]
        U[User]
    end

    subgraph ENTRY["🚪 Слой входа"]
        CLI[CLI / MCP Server]
        AID[AIDefence Security]
    end

    subgraph ROUTING["🧭 Слой маршрутизации"]
        QL[Q-Learning Router]
        MOE[MoE - 8 экспертов]
        SK[Skills - 130+]
        HK[Hooks - 27]
    end

    subgraph SWARM["🐝 Координация роя"]
        TOPO[Топологии<br/>mesh/hier/ring/star]
        CONS[Консенсус<br/>Raft/BFT/Gossip]
        CLM[Claims<br/>Координация человек-агент]
    end

    subgraph AGENTS["🤖 100+ агентов"]
        AG1[coder]
        AG2[tester]
        AG3[reviewer]
        AG4[architect]
        AG5[security]
        AG6[...]
    end

    subgraph RESOURCES["📦 Ресурсы"]
        MEM[(Memory<br/>AgentDB)]
        PROV[Providers<br/>Claude/GPT/Gemini/Ollama]
        WORK[Workers - 12<br/>ultralearn/audit/optimize]
    end

    subgraph RUVECTOR["🧠 Слой интеллекта RuVector"]
        direction TB
        subgraph ROW1[" "]
            SONA[SONA<br/>Self-Optimize<br/>&lt;0.05ms]
            EWC[EWC++<br/>No Forgetting]
            FLASH[Flash Attention<br/>2.49-7.47x]
        end
        subgraph ROW2[" "]
            HNSW[HNSW<br/>HNSW-indexed]
            RB[ReasoningBank<br/>Pattern Store]
            HYP[Hyperbolic<br/>Poincaré]
        end
        subgraph ROW3[" "]
            LORA[LoRA/Micro<br/>low-rank adaptation]
            QUANT[Int8 Quant<br/>3.92x memory]
            RL[9 RL Algos<br/>Q/SARSA/PPO/DQN]
        end
    end

    subgraph LEARNING["🔄 Цикл обучения"]
        L1[RETRIEVE] --> L2[JUDGE] --> L3[DISTILL] --> L4[CONSOLIDATE] --> L5[ROUTE]
    end

    U --> CLI
    CLI --> AID
    AID --> QL & MOE & SK & HK
    QL & MOE & SK & HK --> TOPO & CONS & CLM
    TOPO & CONS & CLM --> AG1 & AG2 & AG3 & AG4 & AG5 & AG6
    AG1 & AG2 & AG3 & AG4 & AG5 & AG6 --> MEM & PROV & WORK
    MEM --> SONA & EWC & FLASH
    SONA & EWC & FLASH --> HNSW & RB & HYP
    HNSW & RB & HYP --> LORA & QUANT & RL
    LORA & QUANT & RL --> L1
    L5 -.->|loops back| QL

    style RUVECTOR fill:#1a1a2e,stroke:#e94560,stroke-width:2px
    style LEARNING fill:#0f3460,stroke:#e94560,stroke-width:2px
    style USER fill:#16213e,stroke:#0f3460
    style ENTRY fill:#1a1a2e,stroke:#0f3460
    style ROUTING fill:#1a1a2e,stroke:#0f3460
    style SWARM fill:#1a1a2e,stroke:#0f3460
    style AGENTS fill:#1a1a2e,stroke:#0f3460
    style RESOURCES fill:#1a1a2e,stroke:#0f3460

Компоненты RuVector (входят в состав Ruflo):

Компонент	Назначение	Производительность
SONA	Самооптимизирующееся обучение паттернам — изучает оптимальную маршрутизацию	Быстрая адаптация

Быстрый старт

Установка через npx (рекомендуется)

npx claude-flow@latest init --sparc

Глобальная установка

bash

npm install -g claude-flow
claude-flow init --sparc

Запуск MCP-сервера

claude-flow mcp start

Запуск агентного роя

claude-flow swarm "Разработать REST API с тестами и документацией"

Ключевые возможности

🤖 Мульти-агентная оркестрация

100+ специализированных агентов: coder, tester, reviewer, architect, security и другие
Топологии роя: mesh, hierarchical, ring, star
Консенсусные алгоритмы: Raft, BFT, Gossip
Динамическое масштабирование: автоматическое добавление агентов по мере необходимости

🧠 Самообучающаяся архитектура RuVector

SONA: самооптимизирующееся обучение паттернам (<0.05ms)
EWC++: обучение без забывания предыдущих знаний
Flash Attention: ускорение 2.49–7.47x
9 алгоритмов RL: Q-learning, SARSA, PPO, DQN и другие
Int8-квантизация: сжатие памяти в 3.92x

🔧 Интеграция с Claude Code

Нативная интеграция через MCP SDK
130+ встроенных навыков (skills)
27 хуков для расширения поведения
Q-Learning маршрутизатор с MoE (8 экспертов)

🛡️ Корпоративная безопасность

AIDefence — встроенный слой безопасности
Аудит всех действий агентов
Политики доступа на уровне WASM-ядра
Отказоустойчивость и восстановление после сбоев

📦 RAG-интеграция

HNSW-индексированное векторное хранилище
Гиперболические эмбеддинги (Poincaré)
ReasoningBank — хранилище паттернов рассуждений
AgentDB — персистентная память агентов

Архитектура SPARC

Ruflo реализует методологию SPARC для структурированной разработки:

Specification — формализация требований
Pseudocode — проектирование алгоритмов
Architecture — системное проектирование
Refinement — итеративное улучшение
Completion — финализация и тестирование

bash

# Инициализация проекта с SPARC-методологией
claude-flow init --sparc

# Запуск SPARC-агента
claude-flow sparc "Создать микросервис аутентификации"

Конфигурация

`claude-flow.config.json`

json

{
  "swarm": {
    "topology": "hierarchical",
    "maxAgents": 16,
    "consensus": "raft"
  },
  "memory": {
    "backend": "agentdb",
    "vectorStore": "hnsw"
  },
  "providers": {
    "primary": "claude",
    "fallback": ["gpt", "gemini", "ollama"]
  },
  "security": {
    "aidefence": true,
    "auditLog": true
  }
}

MCP-инструменты

Ruflo предоставляет следующие MCP-инструменты для интеграции с Claude:

Инструмент	Описание
`swarm_init`	Инициализация агентного роя
`agent_spawn`	Создание специализированного агента
`task_orchestrate`	Оркестрация сложной задачи
`memory_store`	Сохранение данных в AgentDB
`memory_retrieve`	Извлечение данных из памяти
`workflow_execute`	Выполнение предопределённого рабочего процесса
`consensus_vote`	Голосование агентов по решению
`skill_invoke`	Вызов встроенного навыка

Поддерживаемые провайдеры LLM

Anthropic Claude (основной, нативная интеграция)
OpenAI GPT (резервный)
Google Gemini (резервный)
Ollama (локальные модели)

Требования

Node.js 18+
Claude Code или Claude API ключ
npm / pnpm / yarn

Лицензия

MIT License — подробности в файле LICENSE.

Ruflo

Подключение

README