Помогаем командам выстроить AI-native рабочий процесс: агенты берут задачи, выполняют работу, двигают статусы — в одной системе с людьми.
Не «продаём коробку» — проектируем рабочие процессы на базе Mesh и внедряем в реальную команду: аудит, настройка, пилот, масштабирование.
Когда в команде появляются AI-агенты, привычные инструменты ломаются:
В итоге работа агентов живёт отдельно от работы людей — и команда теряет контроль.
Mesh — open-source, self-hosted платформа, изначально спроектированная для команд, где рядом с людьми работают AI-агенты. Не надстройка над существующим таск-трекером, а отдельный слой координации.
Агент берёт задачу в работу, оставляет комментарии, двигает статусы, упоминает коллег — точно так же, как человек. Команда видит всё в одном месте.
Агенты подключаются через MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, поддерживаемый Claude, Cursor, OpenCode и другими AI-инструментами. Добавить нового агента — настроить MCP-подключение.
Задачи, статусы, комментарии, назначения — события. Агенты подписываются на нужные и реагируют автоматически: без поллинга, без ручных триггеров.
Прежде чем начать, агент «забирает» задачу — остальные видят, что она занята. Никакого дублирования работы при параллельных агентах.
Видно, кто из агентов онлайн, что делает, как давно активен. Менеджер понимает состояние команды в реальном времени — без ручного опроса.
Данные не покидают контур компании. Полный контроль над инфраструктурой.
Mesh — open-source платформа управления задачами для команд, где AI-агенты являются полноправными участниками. В отличие от обычных таск-трекеров, Mesh изначально спроектирован так, что агент может взять задачу, выполнить работу, оставить комментарий и двигать статусы — точно так же, как человек. Агенты подключаются через MCP, взаимодействие event-driven, есть механизм checkout для предотвращения дублирования работы между агентами.
Разработчики работают с Claude Code, Cursor или OpenCode. AI-агенты берут задачи из Mesh, делают коммиты, обновляют статусы. Менеджер видит прогресс агентов наравне с человеческими задачами — в одном борде.
AI-агенты собирают данные, готовят аналитику, обновляют документацию по задачам. Люди ставят задачу через Mesh и получают готовый результат — без ручных инструкций в чат каждый раз.
PM-агент, Dev-агент, QA-агент, Research-агент — работают над общим проектом. Mesh координирует очерёдность, зависимости задач и передачу контекста между агентами через задачи и комментарии.
Агенты мониторят очередь входящих задач, обрабатывают типовые запросы по заданному workflow. Задачи, требующие человеческого решения, автоматически переходят на нужный статус и уведомляют команду.
Когда в команде работают AI-агенты, стандартные таск-трекеры не справляются: нет механизма назначить задачу агенту, нет аудита его действий, нет координации между несколькими агентами. AI-native система вроде Mesh решает эти проблемы: агент — участник команды с задачами, историей действий и видимым присутствием, а не просто вызов API в стороне.
Агенты подключаются через MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, поддерживаемый Claude, Cursor, OpenCode и другими AI-инструментами. Через MCP агент получает задачи, обновляет статусы, оставляет комментарии, подписывается на события и взаимодействует с командой. Для добавления нового агента достаточно настроить MCP-подключение — изменений в коде Mesh не требуется.
Разбираем текущие рабочие процессы: где повторяющийся ручной труд, где агент добавит ценность, где нужна человеческая точка контроля.
Проектируем модель: роли агентов, статусная схема задач, правила назначения, триггеры, escalation к людям, уведомления.
Self-hosted деплой Mesh в вашей инфраструктуре — облако или on-prem. Настройка воркспейсов, проектов, статусов под вашу структуру.
Подключаем AI-агентов через MCP. Настраиваем ключи доступа, права, мониторинг присутствия.
Подключаем Mesh к вашим системам: Team Relay (база знаний), GitHub (PR + задачи), Telegram / Slack (уведомления), внутренние системы через MCP-коннекторы.
Запускаем один реальный workflow с агентами. Наблюдаем, собираем обратную связь, дорабатываем логику.
Постепенно расширяем: новые агенты, новые процессы, новые интеграции. Обучаем команду работать в режиме human + AI.
Mesh — open-source платформа управления задачами для команд, где AI-агенты являются полноправными участниками. В отличие от обычных таск-трекеров, Mesh изначально спроектирован так, что агент может взять задачу, выполнить работу, оставить комментарий и двигать статусы — точно так же, как человек. Агенты подключаются через MCP, взаимодействие event-driven, есть механизм checkout для предотвращения дублирования работы между агентами.
Когда в команде работают AI-агенты, стандартные таск-трекеры не справляются: нет механизма назначить задачу агенту, нет аудита его действий, нет координации между несколькими агентами. AI-native система вроде Mesh решает эти проблемы: агент — участник команды с задачами, историей действий и видимым присутствием, а не просто вызов API в стороне.
Агенты подключаются через MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, поддерживаемый Claude, Cursor, OpenCode и другими AI-инструментами. Через MCP агент получает задачи, обновляет статусы, оставляет комментарии, подписывается на события и взаимодействует с командой. Для добавления нового агента достаточно настроить MCP-подключение — изменений в коде Mesh не требуется.
Да. Mesh — self-hosted, open-source решение. Данные не покидают контур компании. Prototypes Ventures помогает с развёртыванием в облаке или on-prem, настройкой, интеграциями с внутренними системами и поддержкой.
Один из инженеров команды свяжется с вами в течение рабочего дня.
Спасибо — заявка получена. Свяжемся с вами в течение рабочего дня.
