Оркестрация
Lead-оркестратор дробит задачу на роли и раздаёт каждой модель и скилы. Суб-агенты идут по зависимостям.

Control plane для AI coding агентов: мульти-агентная оркестрация, billing fallback chain и контроль расходов. Дешевле, надёжнее, измеримо.
Lead-оркестратор дробит задачу на роли и раздаёт каждой модель и скилы. Суб-агенты идут по зависимостям.
Billing fallback chain: claude-code → wrangler → zen. Кончились кредиты — задача не падает.
Токены, стоимость и cache-hit по каждому запуску. Spend limits, cost policy и отчёт об экономии.
Apache 2.0, Python 3.10+. Project-agnostic: целевой проект передаётся через --cwd.
Одна точка входа — CLI, Web UI или CI. Дальше маршрут зависит от сложности задачи.
Lead-оркестратор назначает каждой роли тир модели и скилы. Стая летит по зависимостям, результаты прокидываются дальше.
Кончился биллинг — задачу подхватывает следующий executor в цепочке. Все трое пишут файлы в --cwd.
Кто исполняет задачу и что происходит, когда кончается биллинг.
| Executor | Пишет файлы | Биллинг | В цепочке |
|---|---|---|---|
| claude-code | да | Anthropic | 1-й |
| wrangler | да | CF Workers AI | 2-й |
| zen | да | free | 3-й |
| cursor | да | Cursor | standalone |
| opencode | да | opencode.ai | standalone |
| deepseek / mimo | нет — text only | API | вне цепочки |
VOLY считает каждый токен: кэш, routing и fallback превращаются в конкретные цифры, а не в ощущения.
* пример вывода — цифры зависят от ваших задач
Полный control plane локально за пару минут. Нужны Python 3.10+ и API-ключи в .env.
Сложная задача не уходит одному агенту — она разбирается на роли, и каждую роль исполняет модель подходящего уровня.
Если у текущего executor-а кончаются деньги, VOLY автоматически передаёт задачу следующему в цепочке.
Каждый запуск оставляет TaskEvent: кто исполнял, какая модель, сколько токенов и денег.
VOLY — не ещё один агент, а открытый control plane между разработчиком и агентами.