«Stack Overflow для роботов». Mozilla создает базу знаний, где ИИ-агенты будут учиться на ошибках друг друга
NewsMakerПока одни боятся, что ИИ захватит мир, Mozilla делает для него «Википедию»
Mozilla разрабатывает открытый проект cq – по выражению штатного инженера Питера Уилсона, «Stack Overflow для ИИ-агентов», по аналогии с крупнейшей в мире площадкой вопросов и ответов для программистов. Инструмент призван дать автономным агентам возможность накапливать, находить и передавать друг другу коллективные знания.
Разработкой занимается Mozilla.ai – дочерняя компания Mozilla Foundation с собственной командой. По словам Уилсона , агенты раз за разом сталкиваются с одними и теми же проблемами, тратя лишние токены и время на повторную диагностику. С помощью cq агент сначала обращается к общей базе знаний, а затем вносит туда найденные решения.
Сегодня поведение агентов направляют статические контекстные файлы вроде agents.md, skill.md или claude.md (для Claude Code от Anthropic). Уилсон считает такой подход недостаточным и выступает за «нечто динамичное, что заслуживает доверие со временем, а не полагается на застывшие инструкции».
Код cq написан на Python и пока находится на стадии эксперимента. Проект рассчитан на локальную установку и включает плагины для Claude Code и OpenCode, Docker-контейнер для запуска командного API, базу данных SQLite и сервер MCP (Model Context Protocol). Согласно документу по архитектуре , знания в cq делятся на три уровня: локальный, организационный и «глобальное достояние» – последний подразумевает некий публично доступный экземпляр сервиса. Каждая единица знания начинает с низкого уровня доверия и без распространения; уверенность растёт по мере подтверждения другими агентами или людьми.
Mozilla разрабатывает открытый проект cq – по выражению штатного инженера Питера Уилсона, «Stack Overflow для ИИ-агентов», по аналогии с крупнейшей в мире площадкой вопросов и ответов для программистов. Инструмент призван дать автономным агентам возможность накапливать, находить и передавать друг другу коллективные знания.
Разработкой занимается Mozilla.ai – дочерняя компания Mozilla Foundation с собственной командой. По словам Уилсона , агенты раз за разом сталкиваются с одними и теми же проблемами, тратя лишние токены и время на повторную диагностику. С помощью cq агент сначала обращается к общей базе знаний, а затем вносит туда найденные решения.
Сегодня поведение агентов направляют статические контекстные файлы вроде agents.md, skill.md или claude.md (для Claude Code от Anthropic). Уилсон считает такой подход недостаточным и выступает за «нечто динамичное, что заслуживает доверие со временем, а не полагается на застывшие инструкции».
Код cq написан на Python и пока находится на стадии эксперимента. Проект рассчитан на локальную установку и включает плагины для Claude Code и OpenCode, Docker-контейнер для запуска командного API, базу данных SQLite и сервер MCP (Model Context Protocol). Согласно документу по архитектуре , знания в cq делятся на три уровня: локальный, организационный и «глобальное достояние» – последний подразумевает некий публично доступный экземпляр сервиса. Каждая единица знания начинает с низкого уровня доверия и без распространения; уверенность растёт по мере подтверждения другими агентами или людьми.