Одной строкой
Open source платформа, которая превращает невидимый процесс мышления AI-агента в интерактивное дерево решений. GitHub для reasoning.
Проблема
AI-агенты стали мощными. Claude Code рефакторит кодовые базы. Cursor пишет фичи за минуты. CrewAI координирует команды агентов.
Но у всех них одна проблема: ты не видишь, что происходит.
Агент принял 40 решений, чтобы написать тебе код. Ты видишь результат — файл. Не видишь: какие варианты рассматривались, что было отброшено, почему выбран именно этот путь. Если результат плохой — не знаешь, где агент ошибся. Если хороший — не можешь воспроизвести.
Текстовый лог не масштабируется. 200 строк — мучительно. 2000 — невозможно.
Нужен не лог. Нужна карта.
Решение
Mapika превращает работу AI-агента в интерактивное дерево решений.
Каждая развилка. Каждый рассмотренный вариант. Каждый выбор и его обоснование. Не стена текста — визуальная карта, которую можно охватить взглядом за секунду.
Три ключевых сценария
Понимание. Агент выбрал React вместо Vue. Решил разбить монолит на три сервиса. Переписал функцию вместо патча. Почему? Mapika показывает дерево: какие варианты были, какие критерии сработали, что отброшено. Ты перестаёшь слепо доверять агенту — и начинаешь его понимать.
Переиспользование. Ты решил сложную задачу — выбирал между тремя базами данных, потратил 3 часа. Завтра коллега пройдёт тот же путь с нуля. С Mapika — опубликуй дерево решений. Коллега форкнет, адаптирует, добавит свои ветви. Это новый тип переиспользуемого знания: схема рассуждений.
Управление. Скажи агенту: «Возьми эту карту и следуй ей.» Вместо того чтобы агент изобретал решение с нуля — он идёт по проверенному дереву. Ты управляешь не промптом — ты управляешь структурой мышления.
Как это работает
Подключи агента — одна строка в конфиге. Mapika работает через MCP — стандартный протокол, который поддерживают Claude Code, LangChain, CrewAI и десятки фреймворков. Агент начинает записывать решения автоматически.
Смотри дерево — вместо текстового лога интерактивная карта. Каждый узел — решение. Каждая ветвь — альтернатива. Цветом выделены выбранные пути и отброшенные варианты. Zoom in на конкретное решение, zoom out на общую картину.
Публикуй и делись — каждая карта получает уникальный URL. «Вот как мой агент рефакторил legacy-код за 47 шагов.»
Форкни чужую — нашёл интересную карту? Fork, адаптируй, добавь ветви. Как GitHub, но для решений.
Дай агенту карту — «Mapika, вот карта архитектурных решений для e-commerce. Используй как framework.» Агент пройдёт по дереву, задавая вопросы на каждой развилке.
# Подключи к агенту через MCP
npx mapika init
# Визуализируй готовый лог
mapika visualize ./agent-log.json
# Опубликуй карту
mapika publish --publicСтратегия mass adoption
Почему open source
Деревья решений должны стать стандартным способом взаимодействия с AI-агентами. Стандарты не строятся за закрытыми дверями. Ядро визуализации, MCP-интеграция и формат карт — открытые.
Community = контент = рост
Модель GitHub: ценность растёт с каждым пользователем. Каждая опубликованная карта — контент, который привлекает новых людей. Каждый форк — улучшение.
Как это выглядит:
- «Как выбрать базу данных для 50K пользователей» — 340 ⭐, 89 форков
- «Рефакторинг монолита в микросервисы» — 220 ⭐, 56 форков
- «Выбор AI-фреймворка для production в 2026» — 180 ⭐, 41 форк
- «Архитектурные решения для real-time приложения» — 150 ⭐, 33 форка
Лучшие карты становятся canonical decision trees для типовых задач. Это не Stack Overflow, где копируешь ответ — это место, где берёшь чужой способ думать и адаптируешь его.
Интеграции — точки входа
| Фреймворк | Как работает |
|---|---|
| MCP (стандарт) | Любой MCP-совместимый агент подключается одной строкой |
| Claude Code | Записывает каждое решение агента в реальном времени |
| LangChain / LangGraph | Визуализирует цепочки и графы как деревья решений |
| CrewAI | Показывает решения каждого агента в мультиагентной системе |
| LangSmith | Визуальный слой поверх текстовых трейсов |
Каждая интеграция — отдельный канал привлечения. Человек подключил Mapika к Claude Code → увидел ценность → опубликовал карту → привёл ещё людей.
Почему дерево побеждает лог
Когнитивная нагрузка текстового лога растёт линейно с количеством шагов. Когнитивная нагрузка дерева растёт логарифмически. Чем сложнее задача агента — тем больше преимущество дерева. Это тот же переход, который произошёл от текстового кода к git graph, от таблиц к дашбордам.
Для кого
Разработчики с AI-агентами. Используешь Claude Code, Cursor, Copilot — нужно понимать, что агент делает, отлаживать решения, переиспользовать удачные подходы. Mapika — DevTools для reasoning.
Тимлиды и архитекторы. Принимаешь решения, которые влияют на команду. Mapika записывает процесс и делает его прозрачным. Не пост-мортем — живая документация решений.
AI-инженеры. Разрабатываешь агентов и нужно видеть, как они рассуждают. LangSmith даёт текстовые трейсы. Mapika даёт визуальные деревья. Одна интеграция — observability, который можно показать заказчику.
Моя роль
Весь проект — от идеи до рабочего продукта. Один человек.
- Проблема и видение — из собственного опыта работы с AI-агентами
- UX — проектирование визуализации деревьев, интерактивных карт, flow публикации
- Архитектура — MCP-интеграция, формат хранения карт, API
- Разработка — оркестрация AI для написания кода, ревью, итерации
- Стратегия — позиционирование, mass adoption модель, community-план
- Питч — подготовка материалов для инвесторов и партнёров
Ссылки
Mapika. See how your agent thinks.