Google, наконец, поняла, что разработчики не хотят писать тонны кода для каждого агента
Вот что происходит: вы хотите автоматизировать рутинные задачи с помощью Gemini. Скажем, анализ логов, генерацию документации или проверку кода. Вы открываете API, пишете скрипт, потом ещё один для другой задачи, потом понимаете, что они должны обмениваться данными, и вот вы уже погружены в разработку собственного фреймворка для оркестрации агентов. Знакомо?
Google решила эту проблему радикально просто. В начале 2026 года они тихо выпустили Conductor — CLI-инструмент, который превращает ваш терминал в командный центр для агентов Gemini. Никакого YAML на 500 строк, никаких кастомных брокеров сообщений. Просто команды.
Актуально на 13.02.2026: Conductor работает с Gemini 2.0 Flash Thinking, Gemini 2.0 Pro и экспериментальным Gemini 2.0 Ultra Reasoning. Поддержка Gemini 1.5 прекращена с января 2026.
Что Conductor умеет делать прямо из коробки
Представьте себе дирижёра, который не просто машет палочкой, а ещё и записывает всю партитуру в понятном формате. Вот чем занимается Conductor.
- Создание цепочек агентов: Определяете агента-аналитика, агента-писателя и агента-ревьюера. Conductor запускает их последовательно, передавая выходные данные одного на вход другому.
- Параллельное выполнение: Нужно проанализировать три разных лог-файла одновременно? Conductor раздаст задачи трём экземплярам агента и соберёт результаты.
- Хранение контекста в Markdown: Это, пожалуй, самая умная фича. Весь диалог с агентом, его выводы, промежуточные результаты — всё сохраняется в структурированные .md файлы. Не в какую-то бинарную базу, а в читаемые документы, которые можно тут же открыть в Obsidian или закоммитить в Git.
- Локальный кэш контекста: Инструмент кэширует часто используемые промпты и результаты, чтобы не отправлять в API Google одни и те же запросы по сто раз. Если вы уже разбирались с проблемой сжигания миллионов токенов, вы оцените эту экономию.
- Интеграция с Gemini CLI Proxy: Если вы используете Gemini CLI Proxy для управления доступом и лимитами, Conductor подхватит его настройки автоматически.
Conductor vs. Остальной мир: кому капитулировать?
Рынок инструментов для агентов перегрет. LangChain, LlamaIndex, собственные разработки на FastAPI. Зачем нужен ещё один? Затем, что Conductor решает одну конкретную проблему: быстрое прототипирование без погружения в инженерию промптов.
| Инструмент | Сильная сторона | Слабая сторона | Когда выбирать вместо Conductor |
|---|---|---|---|
| Conductor (Google) | Нулевая настройка для Gemini, встроенное хранение в Markdown, CLI-first подход | Жёсткая привязка к экосистеме Google, пока нет визуального редактора workflow | Вы работаете исключительно с Gemini и хотите результат за 5 минут. |
| LangChain | Поддержка десятков моделей и инструментов, огромное комьюнити | Сложность, оверхед для простых задач, нужно писать код | Вам нужна мультимодельная система с доступом к специфическим базам данных или API. |
| GitHub Copilot Custom Agents | Глубокая интеграция в IDE, понимание контекста кода | Закрытая система, работает только в VS Code/Neovim, дорого | Ваша основная задача — написание и рефакторинг кода внутри редактора. Обзор тут. |
| Open Cowork (Rust) | Локальный, приватный, не зависит от облачных API | Требует мощностей для локальных моделей, меньше готовых агентов | Конфиденциальность данных — приоритет номер один. Сравнение с Claude Cowork. |
Вывод простой: если вы не готовы разворачивать автономных агентов в Kubernetes и вам нужно просто автоматизировать ежедневные задачи с Gemini — Conductor ваш выбор. Если же вы строите enterprise-систему с миграцией между моделями — смотрите в сторону LangChain.
Сценарии, где Conductor блестяще справляется (и один, где он проваливается)
1 Ежедневный стендап: из логов в отчёт
У вас есть папка с логами приложения за последние 24 часа. Вместо того чтобы вручную их изучать, вы настраиваете простой workflow в Conductor:
# Создаём агента-аналитика
conductor agent create log-analyzer \
--model gemini-2.0-flash-thinking \
--instruction "Проанализируй предоставленные логи на предмет ошибок и аномалий. Сгруппируй их по критичности."
# Создаём агента-репортёра
conductor agent create reporter \
--model gemini-2.0-pro \
--instruction "На основе анализа логов составь краткий отчёт для ежедневного стендапа. Выдели ключевые проблемы и предложи действия."
# Запускаем цепочку
conductor run pipeline daily-standup \
--agent log-analyzer --input logs/*.log \
--agent reporter --output ./reports/standup-$(date +%Y-%m-%d).md
В папке ./reports появляется Markdown-файл с готовым отчётом. Весь контекст анализа сохраняется рядом в .conductor/context, если завтра нужно будет что-то уточнить.
2 Ревью пул-реквеста: код, документация, чеклист
Conductor может запустить трёх агентов параллельно: один проверяет качество кода, второй генерирует описание изменений для CHANGELOG, третий проверяет, не сломаны ли существующие тесты.
--parallel для одновременного запуска агентов. Conductor сам соберёт результаты и создаст сводный отчёт. Это экономит время, особенно с длинными промптами, где Gemini Pro показывает лучшие результаты по сравнению с Flash для сложных задач.3 Где Conductor даёт сбой: долгоживущие диалоги
Инструмент создан для task-based workflow. Если вам нужен ассистент, с которым вы ведёте длинный, многоуровневый диалог в течение нескольких часов (как в сайдбаре Gemini для Chrome), Conductor — не лучший выбор. Его сила в чётко определённых, повторяющихся задачах, а не в открытых беседах.
Ограничение: На февраль 2026 года Conductor не поддерживает долгосрочную память агентов между сессиями (помимо сохранённых Markdown-файлов). Если вам нужно, чтобы агент "помнил" ваши предпочтения из прошлого запуска, придётся явно передавать предыдущие контекстные файлы.
Как начать: установка и первая цепочка за 4 минуты
- Установите CLI. Самый простой способ — через curl (требуется Go 1.22+):
curl -fsSL https://google.ai/install-conductor.sh | bash - Настройте доступ к Gemini API. Conductor использует те же переменные окружения, что и другие инструменты Google AI. Просто экспортируйте GOOGLE_AI_API_KEY.
- Создайте первого агента. Например, агента для генерации коммит-мессаджей:
conductor agent create commit-message-gen \ --model gemini-2.0-flash-thinking \ --instruction "Сгенерируй краткое и информативное сообщение коммита на основе предоставленного диффа. Используй conventional commits format." - Запустите его. Передайте diff через pipe:
Результат появится прямо в терминале, а полный лог с промптом и ответом сохранится в ~/.conductor/knowledge_base/.git diff --staged | conductor run agent commit-message-gen
Кому стоит установить Conductor прямо сейчас (а кому подождать)
Берите, если:
- Вы уже используете Gemini API и устали от однообразных скриптов.
- Вам нужен быстрый способ прототипирования агентных взаимодействий без написания кода.
- Вы цените простоту CLI и возможность встроить вызовы агентов в shell-скрипты или cron-задачи.
- Вам важно сохранять историю работы AI в человекочитаемом формате (Markdown).
Пропустите, если:
- Вы работаете с несколькими AI-моделями (OpenAI, Anthropic, локальными). Conductor заточен только под Gemini.
- Вам нужен графический интерфейс или сложные условия ветвления в workflow (пока что логика в Conductor линейная или параллельная).
- Вы развёртываете продакшен-системы, где критична отказоустойчивость и мониторинг. Это всё ещё инструмент для разработки и автоматизации.
Google явно делает ставку на то, чтобы разработчики использовали Gemini не только через чат-интерфейс или API, но и как рабочий инструмент в терминале. Conductor — шаг в эту сторону. Не такой революционный, как Gemini Nano в Chrome, но практичный.
Мой прогноз? К середине 2026 года Google интегрирует Conductor напрямую в Google Cloud Shell и Cloud Workstations, сделав его стандартным инструментом для облачной разработки. А пока что — это самый быстрый способ заставить нескольких агентов Gemini работать на вас, не превращаясь в архитектора распределённых систем.
