Zator: Язык, который превращает генеративные AI в конвейерный завод

Когда скрипты на Python уже не спасают

Представьте: вам нужно сгенерировать 100 вариантов описаний для персонажа, каждый из них превратить в промпт для Stable Diffusion, потом отрендерить изображения, проанализировать их через другую модель, выбрать лучшие, сгенерировать продолжение истории... И все это в одном процессе.

Обычный путь - горы Python-скриптов, JSON-конфигов, bash-скриптов и постоянные отладки. Zator решает эту проблему радикально - создает специализированный язык для описания генеративных пайплайнов.

Синтаксис, который понятен даже уставшему разработчику

Zator выглядит как гибрид YAML и функционального языка. Никаких точек с запятой, минимум скобок, максимум выразительности. Вот как выглядит простой пайплайн:

pipeline "character_generator" {
  input "theme" = "cyberpunk detective"
  
  step "generate_backstory" {
    model = koboldcpp://localhost:5001
    model_type = "llama-3.3-70b-instruct-q8_0"
    prompt = "Create backstory for: {{theme}}"
    temperature = 0.7
  }
  
  step "generate_image_prompt" {
    model = koboldcpp://localhost:5001
    model_type = "mixtral-8x22b-instruct-q6_k"
    prompt = "Convert to SDXL prompt: {{generate_backstory.output}}"
    max_tokens = 200
  }
  
  step "render_image" {
    engine = stable_diffusion
    checkpoint = "sd_xl_base_1.0.safetensors"
    prompt = "{{generate_image_prompt.output}}"
    negative_prompt = "blurry, deformed, ugly"
    steps = 30
    cfg_scale = 7.5
    output_dir = "./generated"
  }
  
  output {
    backstory = "{{generate_backstory.output}}"
    image_prompt = "{{generate_image_prompt.output}}"
    image_path = "{{render_image.output_path}}"
  }
}

Видите шаблонизацию? {{generate_backstory.output}} - это выход предыдущего шага. Zator автоматически подставляет значения, следит за зависимостями, параллелит независимые шаги.

Что умеет Zator в 2026 году

За последний год проект вырос из экспериментального инструмента в полноценную экосистему. Вот ключевые возможности:

1 Условная логика и циклы

Zator поддерживает ветвление на основе результатов предыдущих шагов. Хотите перегенерировать промпт, если модель выдала мусор? Легко:

step "check_quality" {
  # Используем маленькую модель для быстрой проверки
  model = koboldcpp://localhost:5002
  model_type = "qwen2.5-3b-instruct-q4_k_m"
  prompt = "Rate 1-10: {{generate_backstory.output}}"
}

if "{{check_quality.output}}" < 5 {
  step "regenerate" {
    # Повторяем с другими параметрами
    model = koboldcpp://localhost:5001
    model_type = "llama-3.3-70b-instruct-q8_0"
    prompt = "IMPROVE this: {{generate_backstory.output}}"
    temperature = 0.9  # Больше креативности
  }
}

2 Параллельное выполнение

Нужно сгенерировать три варианта дизайна одновременно? Zator делает это автоматически:

parallel "design_variants" {
  variant "a" {
    step "design_a" {
      prompt = "{{base_prompt}}, style A"
    }
  }
  
  variant "b" {
    step "design_b" {
      prompt = "{{base_prompt}}, style B"
    }
  }
  
  variant "c" {
    step "design_c" {
      prompt = "{{base_prompt}}, style C"
    }
  }
}

Чем Zator отличается от альтернатив

"Зачем еще один язык?" - справедливый вопрос. Давайте сравним:

• Python + LangChain: Мощно, но требует тонны кода. Каждый пайплайн - это новый класс, обработка ошибок, логирование. Zator делает это декларативно.
• Bash-скрипты: Хрупко, нет типизации, сложно дебажить. Попробуйте передать многострочный промпт через аргументы командной строки.
• Makefile: Хорош для сборки ПО, но для AI-пайплайнов синтаксис неудобен. Нет встроенной поддержки JSON, шаблонизации.
• Проприетарные платформы: Replicate, Banana, RunPod - удобно, но дорого и нет контроля над инфраструктурой.

Реальный кейс: фабрика контента для инди-игры

Вот как выглядит пайплайн для генерации NPC в RPG-игре:

# npc_factory.zator
pipeline "generate_npc_batch" {
  input "count" = 10
  input "world_setting" = "post-apocalyptic wasteland"
  
  loop "i in range({{count}})" {
    step "generate_concept" {
      model = koboldcpp://192.168.1.100:5001
      model_type = "mistral-helcyon-mercury-12b-q6_k"
      prompt = "
        Create NPC concept for {{world_setting}}.
        Include: name, appearance, personality, secret.
        Be original.
      "
    }
    
    step "extract_prompt" {
      # Используем маленькую модель для структурирования
      model = ollama://localhost:11434
      model_type = "llama3.2:3b"
      prompt = "Extract visual description from: {{generate_concept.output}}"
      system_prompt = "You are a prompt extractor for Stable Diffusion."
    }
    
    step "generate_portrait" {
      engine = stable_diffusion
      api = "http://localhost:7860"  # Automatic1111
      checkpoint = "realisticVisionV60B1_v51.safetensors"
      prompt = "{{extract_prompt.output}}, character portrait, detailed"
      width = 512
      height = 768
      output_file = "./npcs/npc_{{i}}_portrait.png"
    }
    
    step "generate_icon" {
      engine = stable_diffusion
      api = "http://localhost:8188"  # ComfyUI
      workflow = "./workflows/icon_generator.json"
      input_prompt = "{{extract_prompt.output}}, icon, simple"
      output_file = "./npcs/npc_{{i}}_icon.png"
    }
    
    output "npc_{{i}}" {
      concept = "{{generate_concept.output}}"
      portrait = "{{generate_portrait.output_file}}"
      icon = "{{generate_icon.output_file}}"
    }
  }
  
  # Собираем все в JSON для игрового движка
  step "create_manifest" {
    script = "python"
    code = '''
import json
import glob
# ... обработка всех сгенерированных NPC
'''
  }
}

Запускаете одной командой: zator run npc_factory.zator --count 50. И уходите пить кофе. Через час получаете 50 уникальных NPC с портретами и иконками.

Интеграция с существующим стеком

Zator не требует переписывать все с нуля. Он отлично работает вместе с:

• Существующими моделями: Поддерживает все популярные форматы через KoboldCpp и llama.cpp. Даже если у вас специализированные кодогенерирующие модели - они тоже работают.
• Вашими скриптами: Можно вызывать Python, Node.js, Rust скрипты как шаги пайплайна.
• Системами контроля версий: .zator файлы - это обычный текст, отлично хранятся в Git.
• CI/CD: Запускайте пайплайны в GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins.

Подводные камни и ограничения

Идеальных инструментов не бывает. Вот что бесит в Zator:

1. Молодая экосистема: Мало готовых библиотек, шаблонов. Придется писать много с нуля.
2. Сложная отладка: Когда пайплайн падает на 20-м шаге из 100, понять причину бывает трудно. Логирование есть, но могло бы быть лучше.
3. Производительность: Сам Zator почти не добавляет оверхеда, но если у вас слабый сервер с KoboldCpp, параллельные запросы могут его добить.
4. Ошибки моделей: Zator не защищает от галлюцинаций AI. Если модель выдает бред, пайплайн продолжит работать с этим бредом.

Кому действительно нужен Zator?

Это не инструмент для всех. Вот кому он сэкономит месяцы работы:

Как начать использовать Zator сегодня

Установка простая, но есть нюансы:

# Устанавливаем Zator
pip install zator-dsl

# Проверяем версию (на февраль 2026 актуальна 2.1.3)
zator --version

# Создаем первый пайплайн
zator init my_pipeline

# Запускаем
zator run my_pipeline/main.zator

Что будет с Zator дальше?

На 2026 год roadmap выглядит амбициозно:

• Визуальный редактор: Drag-and-drop интерфейс для построения пайплайнов (анонсирован на Q2 2026)
• Распределенное выполнение: Запуск шагов на разных серверах, облачных GPU
• Интеграция с векторными БД: Автоматическая индексация результатов, поиск похожих
• Поддержка видео-генерации: Sora, Stable Video Diffusion, и другие модели

Мой прогноз: к концу 2026 Zator станет стандартом де-факто для сложных генеративных пайплайнов. Особенно с ростом популярности нецензурированных моделей, которые требуют особых подходов к промптингу.

Если вы уже столкнулись с тем, что управление AI-пайплайнами превратилось в кошмар - попробуйте Zator. Первая неделя будет болью изучения нового синтаксиса. Но когда вы опишете свой первый сложный пайплайн в 50 строк вместо 500 строк Python - вы поймете, зачем этот язык создавали.

А если Zator покажется слишком сложным - посмотрите на ZervGen. Это другой подход к той же проблеме: не декларативный язык, а гибридная архитектура. Но это уже тема для отдельного обзора.