Pragma убирает не выбор модели, а ручную передачу контекста

Самая раздражающая часть работы с несколькими AI-агентами — не переключение между моделями, а необходимость заново объяснять каждой, что уже было сделано. Автор Pragma использует Codex, Gemini и DeepSeek API и столкнулся именно с этой проблемой: разные CLI, изолированная память и постоянное копирование контекста.

Pragma пытается сделать слой поверх этих инструментов. Пользователь взаимодействует с одним интерфейсом, а система сама вызывает разные harnesses и модели, передаёт им контекст и собирает память в общее хранилище.

Это важный сдвиг в постановке задачи. Если инструмент работает как задумано, выбирать модель вручную нужно будет реже: один агент может исследовать вопрос, другой — написать код, третий — проверить результат, не заставляя пользователя быть курьером между ними.

Но общий контекст — это не просто папка, куда складываются все сообщения. Нужно понимать, какие сведения считать актуальными, что делать при противоречиях и сколько лишнего контекста отправлять каждой модели. В описании Pragma пока нет данных о качестве такой синхронизации, поддерживаемых harnesses, способах хранения памяти, безопасности или поведении при сбоях. Обсуждение на Hacker News также пока не даёт дополнительной проверки: у публикации всего два балла и нет комментариев.

Поэтому сейчас Pragma интересен прежде всего как попытка решить реальную инфраструктурную проблему. Ценность здесь будет определяться не количеством подключённых моделей, а тем, насколько надёжно система сохраняет рабочую нить между ними.

В вашей работе больше времени уходит на выбор подходящей модели или на перенос контекста между инструментами? Источник: Hacker News - Newest: ""AI" "LLM""