Разработчик · основатель BrainCore
Разработчик с 2002 года. Основатель BrainCore. Автор total-agent-memory, памяти для ИИ-агентов.
Vitalii Cherepanov
Разработчик · Основатель BrainCore · Автор total-agent-memory
История
Программирую с 1998 года, ещё со школы, работаю разработчиком с 2002. Первые годы: автоматизация в Иркутске, инженер в Байкал-Глобал-Сервис и заведующий сектором автоматизации в Сибинстроме. С декабря 2004 по июнь 2010 служил в Вооружённых силах России (по призыву, затем по контракту) и в свободное время продолжал программировать.
После службы работал в Тихорецке инженером-программистом и заведующим сектором автоматизации, с 2012 года как ИП: системы на PHP, Symfony и 1С-Битрикс для интернет-магазинов, платёжных интеграций и CRM, в 2015 по 2017 продавал модули на Маркетплейсе 1С-Битрикс. В 2020 по 2022 ведущий технический программист, затем инженер-разработчик в Демедиа. С 2022 работаю по договорам с клиентами из России, США, Австралии и Сербии.
С февраля 2026 делаю открытую инфраструктуру для ИИ-агентов разработки: total-agent-memory (локальная память по протоколу MCP), a2abridge (сеть агентов по протоколу A2A 1.0) и a2a-php-sdk. В 2026 основал BrainCore: мозг человека в софте, биологически подробная спайковая нейросеть.
С августа 2025 живу в Нови-Саде, Сербия, работаю как зарегистрированный предприниматель.
Избранное
Open-source инфраструктура для эпохи AI coding agents плюс production-SaaS для международных команд.
Distributed cognitive workforce runtime — триада AISWARM + a2abridge + total-agent-memory.
Pure-Go оркестратор, который крутит Claude Code, Codex, DeepSeek и локальный Llama (LM Studio / llama.cpp) бок о бок на одном кодбейзе. Phase 6 закрыт: 33 internal-пакета, 8 бинарей, distributed cognitive workforce runtime. KindPlanner раскладывает таски по 12 типизированным agent roles; auto_choose routing'ует 30/30/20/20 между провайдерами; 3-tier verifier (command → regression-on-integration → LLM judge) гейтит мержи; peer-helper consult (ASK_PEER) спавнит cross-model хелперов по требованию; soft pause/resume защищает каскады зависимостей; subtasks decomposed через MCP; tokens + cost считаются по каждому провайдеру. Воркеры крутятся в sandbox-exec / bwrap, каждый в своей tmux-сессии + git worktree, SQLite (modernc.org, без CGO) в ~/.aiswarm. Bubble Tea TUI и Web UI с REST API показывают вкладки A2A и Memory в реальном времени. Память — side-channel через MCP (total-agent-memory или любой MCP-сервер памяти), а не встроенный движок. Под низом стоят два open-source пира: a2abridge (A2A 1.0 mesh) и total-agent-memory (memory plane).
Постоянная память для AI-агентов разработки — локально или как командный сервер.
MCP-сервер памяти для Claude Code, Codex CLI, Cursor, Hermes Agent и других MCP-клиентов. Версия 14.9.0 (2026-10-13): хуки сами ищут, проверяют правила и сохраняют без вызова инструментов памяти; один тёплый демон на всех клиентов (первый поиск 0,18 с вместо 1,51 с); LongMemEval-S held-out 88,0; 79 инструментов, CI на Ubuntu, macOS и Windows. 14.8.0 (2026-10-08): каждый ярус поиска измерен, починены ярус графа, который никогда не срабатывал, и ярус представлений, скоривший произвольное подмножество; R@10 на базе автора 0,133 → 0,167 при втрое меньшей задержке. 14.7.0 (2026-09-30): бюджет контекста заполняется целыми записями; AMA-Bench, полный тестовый набор, 0,658 (заявлено самостоятельно, подано в рейтинг). 14.6.0 (2026-09-28): сервер для компании с дашбордом, ролями, онбордингом и PostgreSQL; зашифрованные настройки и инструменты приватности; плагин для Hermes Agent. 14.5.1 (2026-09-24): запись не оказывается выше собственного обновления. 14.5.0 (2026-09-23): без статистически значимой разницы с Mem0 Platform на LoCoMo и LongMemEval, если оценивать оба на одних вопросах. 14.4.0: сохранение может погасить значение, которое заменяет (supersede по запросу), а запись на миллионе записей больше не перечитывает кэш векторов. В 14.3.1 обновления фактов перестали отбрасываться как повторы, а поиск в пределах проекта укладывается примерно в 100 мс на миллионе записей; 14.3.0 отвечает последним значением факта, который менялся со временем, и умеет проверять противоречия моделью Jev от TypeSafe. В 14.0 добавлен аутентифицированный сервер с личной, командной и общей памятью, историю ревизий с авторством и командный веб-интерфейс. Гибридный поиск на SQLite, темпоральный граф знаний, провайдеры Ollama / OpenAI-совместимые / Anthropic. MIT, Python 3.11+.
Мозг человека в софте, область за областью — биологически детальная спайковая нейронная сеть (SNN). Без LLM и без backprop.
Исследовательский проект (основатель — Виталий Черепанов): полный мозг человека в софте, область за областью, по опубликованной нейронауке. Моделирование мозга как импульсной (спайковой) нейронной сети: нейроны leaky integrate-and-fire с точным интегрированием Rotter–Diesmann, колонки кортикального микроконтура Potjans–Diesmann. Модель сетчатки питает поле 17 (читает 4 буквы с точностью 94 %, заранее зарегистрированное правило пройдено на 20/20 сидах); улитка Meddis питает поле 41 (тонотопия на 20/20 сидах). Пластичность STDP (spike-timing-dependent plasticity), дофамин и сон уже построены; гиппокамп в работе. Без LLM, без предобученных весов, без обратного распространения ошибки. Написан на Go, побитово детерминирован (SHA-256 по каждому спайку), 89,7 млн синаптических событий в секунду на CPU ноутбука; спайковый сигнал подходит для нейроморфных чипов. Paper 1 зафиксирован 11 сентября 2026. Стадия исследования, привлечение pre-seed.
Чистка Docker-диска, которая знает, от какого проекта остался каждый объект.
docker system df говорит, что ушло 84 ГБ, но не говорит, можно ли удалить вот этот том. Как только контейнеры проекта удалены, нигде не записано, где проект лежал на диске — и Docker эту связь уже не восстановит. flotsam ведёт собственный SQLite-индекс «проект → каталог», наполняемый пассивно из compose-лейблов на каждом запуске, поэтому спустя месяцы он всё ещё скажет: этот том на 8 ГБ принадлежал legacy-crm, который жил в /home/v/work/legacy-crm, и этого каталога больше нет. Read-only пробы называют, что внутри тома (postgres/mysql/mongo/redis), граф слоёв даёт честную оценку освобождаемого места, 18 упорядоченных правил выставляют уровень риска, а apply по умолчанию — dry run. Один статический бинарь, без CGO, CLI плюс встроенный Vue-веб-UI.
Двухстрочный статусбар для Claude Code CLI.
Real-time модель, использование контекста, токены, стоимость, длительность, git-ветка, cache stats — не выходя из терминала.
Открытая A2A 1.0 mesh для Claude Code, Codex CLI, Cursor, Cline, Continue, Gemini CLI и Antigravity CLI.
Превращает каждого coding-агента в стандартный A2A 1.0 peer. Версия 4.0 (2026-09-15) обслуживает привязки JSON-RPC и HTTP+JSON со SSE-стримингом и push-уведомлениями через официальный SDK a2a-go v2.5.0. Локальный directory на 127.0.0.1:7777; один Go-бинарь, MIT.
Клиентский и серверный SDK протокола A2A 1.0.0 для PHP 8.4 — JSON-RPC, REST и gRPC.
Официальные SDK протокола A2A есть для Python, JavaScript, Java, Go, .NET и Rust, но не для PHP, а PHP-пакеты на Packagist поддерживают протокол 0.3.0. Этот SDK реализует все 11 операций A2A 1.0.0 поверх JSON-RPC, HTTP+JSON/REST и gRPC, с потоковой передачей через SSE и gRPC, на классах сообщений, сгенерированных из официального a2a.proto. Чтобы опубликовать агента, достаточно реализовать один интерфейс Executor; чтобы вызвать любого A2A-агента — типизированный клиент. Официальный a2a-tck прогоняется в CI на всех трёх транспортах.
Агенты A2A 1.0.0 в Symfony: маршруты, безопасность, Doctrine и Messenger.
Интеграция a2a-php-sdk в Symfony. Один импорт маршрутов открывает JSON-RPC, REST, SSE и обнаружение через Agent Card; агент — это сервис Symfony, внешние агенты внедряются как именованные клиенты. Задачи разграничены по идентификатору вызывающего и tenant через Bearer-токены или access-token handler Symfony, хранятся в файлах или в Doctrine DBAL и планируются через Messenger; опционально — нативный gRPC на OpenSwoole, JSON-логи и метрики Prometheus. Проверен на Symfony 7.4 и 8.0 и на PostgreSQL 18.
Файловая система как брокер сообщений — exchanges, streams, dead letters.
Persistent streams, consumer groups, priority queues, DLQ, retries и метрики. Всё, чего ждёшь от RabbitMQ, Kafka и NATS — но это один PHP-пакет и дерево каталогов.
Docker-тулинг для Bitrix, который наконец-то ощущается современно.
Воспроизводимое multi-stage окружение для разработки Bitrix — PHP 8.x, MariaDB, push, sphinx, агенты — за одним Makefile.
Шесть llama.cpp-вдохновлённых паттернов оптимизации, замерянных в PHP 8.4.
Воспроизводимый бенчмарк-сьют, который переносит идеи llama.cpp — mmap'd веса, плоские плотные буферы, value pools, table dispatch, generator streaming, columnar layout — в идиоматичный PHP 8.4 с JIT, плюс case study naive-vs-optimised importer на 100K строк CSV в Postgres. Docker + Make, PHPStan level 8, никакого кулинарения цифр.
Мультитенантная платформа лояльности и бонусов с PremiumBonus-совместимым POS API.
Гексагональный loyalty-бэкенд на Symfony 8 / PostgreSQL 18: кошельки с типизированными балансами (gifted / promo / earned), targeted-bonus аллокатор с per-item и per-cart лимитами и FIFO-истечением, и 4-шаговый POS redemption (request → confirm → commit → cancel), идемпотентный по номеру документа. Плюс Bitrix D7-модуль для интеграции с e-commerce и полный GitLab CI/CD на Docker Swarm.
AI-приложение для изучения английского — один Go-бинарь, вживую на fluenta.club.
Приложение для изучения английского, которое поставляется одним Go-бинарём со встроенным веб-UI поверх PostgreSQL 18 — весь Roadmap A1→C1/C2 (6 уровней, 60 юнитов). Практика говорения использует локальный Whisper для распознавания на устройстве; Claude Haiku оценивает говорение и письмо (балл + разбор + образец). Полностью работает офлайн без ключа — каталог, упражнения и SM-2 карточки с интервальным повторением вшиты; опциональный ANTHROPIC_API_KEY включает AI-оценку и генерацию упражнений.
Платформа подготовки к IT-собеседованиям и e-learning со spaced repetition и AI-интервьюером.
Learning-платформа на Symfony 7.4 / Nuxt 3 по Go, PHP, Symfony, алгоритмам, system design и cloud: квизы, экзамены, FSRS spaced-repetition движок, геймификация, RAG-grounded ответы и изолированный sandbox исполнения кода. Тот же markdown-корпус (800+ тем) компилируется в печатные interview-хендбуки.
Тексты
Длинные тексты про память, AI-инструменты, распределённые системы и скучный бэкенд за всем этим.
BrainCore, этап 2: модель уха на 1000 секций улитки и 32 000 волокон, клетка кохлеарного ядра с шагом 1,25 мкс, связка буква–звук 9 из 9 на фиксированном курсе. Незнакомые голоса пока не отбрасываются. Каждое число ведёт к файлу проверки.
Воспроизводимый прогон по A2A 1.0: PHP-клиент вызывает официального Python-агента hello-world, а официальный Python-клиент — агента на Symfony. Зафиксированные версии, реальный вывод, 401 на неверный токен и два бага установки, которые нашёл только настоящий composer require.
Шесть оптимизаций из llama.cpp в PHP 8.4 с JIT, прогон от 1М до 1 млрд записей. Половина гипотез оказалась неверной: SplFixedArray проигрывает по скорости, mmap в 7× медленнее на вызов, match равен switch. Другая половина становится инструментом выживания на масштабе.
Разбор эксперимента Anthropic, в котором 16 параллельных Claude собирали C-компилятор на Rust — какая инфраструктура была вынуждена родиться вокруг агентов, потому что её просто не было.
Продакшеновая AI-система должна оптимизироваться на ноль уверенно-неверных действий, а не на точность. Право промолчать, self-tasking и когнитивный рантайм — путь к настоящей автономии.
Атомарные единицы знаний с lifecycle, strict mode с правом промолчать, причинные цепочки решений, AST-идентичность кода, internal git, скоринг и negative memory — что отличает настоящую память от Ctrl+F.
Векторный поиск — это поиск, а не память. Три провала: куски теряют смысл, нет структурного различия между фактами, нет понятия "когда это было правдой". Поэтому RAG уверенно галлюцинирует.
Паттерны, которые тихо копят долг: фантомные абстракции, copy-paste через промпты, тихая деградация ошибок, амнезия между запросами и декоративные тесты. Лекарство — человеческий контроль над архитектурой и немедленный рефакторинг.
Total Agent Memory — open-source MCP-сервер с постоянной памятью между сессиями. 32 инструмента: хранение, self-improvement через error tracking, knowledge graph, episodic recall, оценка навыков.
Семь архитектурных принципов, вытащенных из Go-кода etcd и переложенных на повседневную работу в PHP/Symfony: типизированные контракты, single-responsibility сервисы, композиция middleware, observability как архитектура, фасадные API, прозрачный путь запроса и явные зависимости.
Архитектурный стиль для бэкенд-систем: Hexagonal, Outbox/Inbox, Observability, обязательные feature flags и визуализация потоков.
Иммерсивный VR-инструмент для дебага и анализа потоков в микросервисах: Go + gRPC + Unity VR. Узкие места видно за секунды, потоки запросов — в реальном времени.
Инструменты
Сгруппировано по работе, а не по скилл-барам.
Сейчас
BrainCore (getbraincore.com) — мозг человека в софте на спайковой нейросети: модель сетчатки → поле 17, улитка → поле 41, STDP. Без LLM и backprop. Paper 1 зафиксирован 11 сентября 2026.
total-agent-memory, claude-statusbar, a2abridge, phpfilebroker — шесть pinned OSS-проектов в активном dogfooding'е.
Пишу на Medium про AI-инструменты, архитектуру памяти и инфраструктуру, без которой агенты не делают реальной работы.
Контракты с клиентами из России, США, Австралии и Сербии. Открыт к релокации и AI-tooling ролям.
Контакт
Ищу Backend и AI infrastructure работа: async remote-контракты или on-site staff-роли. Открыт к релокации. Базируюсь в Нови-Саде, Сербия, работаю с клиентами из России, США, Австралии и Сербии.