Claude Code — Dynamic Workflows: параллельные агенты
Dynamic Workflows — архитектурное обновление Claude Code от 28 мая 2026 года. Не просто новый режим: Claude сам генерирует физический JS-файл с orchestration-логикой, который координирует флот субагентов параллельно.
«У вас есть один агент. Он читает файл за файлом, проверяет логику, пишет отчёты — вы ждёте. Теперь то же задание выполняют сто агентов параллельно. Вместо часов — минуты.» — Beer::Code, 11.06.2026
Откуда цифра ×15?
Базовое сравнение: один агент в обычном чате vs Dynamic Workflow на сложном таске.
| Режим | Токены | Время |
|---|---|---|
| Обычный чат | ~200K | часы |
| Dynamic Workflow (127 агентов) | 3.2M | минуты |
| Соотношение | ×15–16 | × меньше времени |
Для большинства задач ×15 по токенам оправдано, если задача параллелизуема и сложность достаточна.
Как устроено технически
Генерируемый JS-файл
Claude Code при вызове Dynamic Workflow сам пишет JS-файл (не шаблонный, а под конкретную задачу), который содержит:
await Promise.all([
agent({ task: "analyze_auth.js" }),
agent({ task: "analyze_middleware.js" }),
agent({ task: "analyze_api_routes.js" }),
// ...до 16 параллельных агентов
])Это не абстракция: физический файл создаётся в проекте и выполняется. Claude Code = интерпретатор этого файла.
Масштаб: до 16 агентов в одном Promise.all(), до 1000 агентов в одном workflow (через вложенные фазы).
4 примитива языка workflows
| Примитив | Назначение |
|---|---|
agent() | Запускает отдельного субагента с задачей |
pipeline() | Последовательная цепочка агентов (output → input) |
parallel() | Параллельный запуск — основной инструмент |
phase() | Этап/фаза — группирует шаги; агрегирует результаты |
Вся сложность агентной архитектуры = комбинации этих 4 примитивов.
Ralph Wiggum — техника простого цикла
Метод от Geoffrey Huntley (официальный плагин ralph-wiggum):
Идея: тупой bash-цикл, который работает именно потому, что он тупой.
while true; do
result=$(claude-code "выполни задачу X")
if verify "$result"; then break; fi
doneПочему это работает:
- Нет сложного state — каждая итерация чистая
- Условие выхода машинно верифицируемо
- Claude не «застревает» в плохом state — reset через новый запуск
Принципиально важно: Ralph Wiggum работает только если условие завершения машинно проверяемо (тесты проходят, компилируется, diff пустой). Нельзя ориентироваться на «кажется хорошим».
/goal — команда завершения
/goal — встроенная команда Claude Code, которая задаёт критерий завершения задачи.
Архитектура: Evaluator-Haiku (быстрая, дешёвая) решает, достигнута ли цель.
Проблема: Evaluator-Haiku можно «обмануть» — если цель сформулирована расплывчато, модель признаёт задачу выполненной преждевременно.
Правило: /goal должен содержать машинно проверяемый критерий (команда, которая вернёт 0/1, результат теста, diff пустой). «Улучши код» = плохой goal. «Все тесты проходят» = хороший goal.
Context Rot — почему нужны свежие агенты
Context Rot (деградация контекста): качество работы модели снижается после ~200K токенов в одном разговоре, даже при окне 1 миллион токенов.
Lost in the Middle: модель «забывает» середину разговора. Первое и последнее — лучше всего. Середина — хуже.
Решение Dynamic Workflows: каждый субагент стартует с чистым контекстом → нет деградации. Workflow = не один длинный диалог, а флот коротких чистых задач.
3 способа запустить Dynamic Workflow
| Способ | Команда | Когда |
|---|---|---|
| Effort mode | /effort ultracode | Максимальная сложность |
| Deep research | /deep-research | Исследование + синтез |
| Ключевое слово | «workflow» в промпте | Явное указание |
Реальный кейс: Bun 750K строк
Задача: переписать 750,000 строк Zig → Rust за минимальное время.
Результат с Dynamic Workflows:
- 11 дней
- 99.8% зелёных тестов
- Без остановок на «а что именно делает эта функция?»
PR: github.com/oven-sh/bun/pull/30412
Security Audit — живое демо (Beer::Code)
Структура 3-фазного Security Audit:
| Фаза | Что происходит | Агенты |
|---|---|---|
| Фаза 1: Сканирование | 8 агентов параллельно сканируют разные части кодобазы | 8 |
| Фаза 2: Анализ | Агрегация + углублённый анализ найденных уязвимостей | 4-6 |
| Фаза 3: Отчёт | Верификация + генерация финального отчёта с рекомендациями | 3 |
Стоимость: 127 агентов, 3.2M токенов за один аудит. ×15 дороже обычного чата.
Изоляция через git worktree
Проблема: 10 агентов правят код параллельно → конфликты в репозитории.
Решение: git worktree — каждый агент получает отдельную изолированную копию репозитория. Правки в одной не мешают другим.
git worktree add /tmp/agent-1 HEAD
git worktree add /tmp/agent-2 HEAD
# Агенты работают в /tmp/agent-1, /tmp/agent-2 независимоMerge в конце = единственная точка интеграции.
Когда НЕ нужен Dynamic Workflow
| Сценарий | Рекомендация |
|---|---|
| Проект < 100 файлов | Один агент справится дешевле |
| Простой запрос | Обычный chat быстрее |
| Задача линейная | Нет смысла в параллельности |
| Бюджет ограничен | ×15 токенов = реальные деньги |
Правило: Dynamic Workflow = инвестиция в скорость при достаточной сложности задачи. Не для всех проектов подряд.
Связанное
- Graphify — граф знаний: токены vs структура
- Claude Code Advanced Patterns (—goal, Autonomous Mode)
- Claude Skills — система скиллов
Источник: Beer::Code (Кирилл Генькович), YouTube, 11.06.2026 · Создано: 2026-06-18