# Team Board Runner

Универсальный runner для AI-агентов Team Board. Запускает агентов в Docker-контейнерах с изоляцией.

## Архитектура

```
Host (runner.py)                    Docker Container (agent)
┌──────────────┐    stdin/stdout    ┌──────────────────────┐
│   Runner     │◄──────────────────►│  Claude Agent SDK    │
│              │                    │  + MCP Tools         │
│  - Container │    IPC files       │  + Persistent        │
│    manager   │◄──────────────────►│    Sessions          │
│  - IPC →     │                    │  + SQLite (internal) │
│    Tracker   │                    │                      │
└──────────────┘                    └──────────────────────┘
```

## Компоненты

### agent/ — код внутри контейнера
- `index.ts` — Claude Agent SDK query loop с persistent sessions
- `mcp.ts` — MCP tools для работы с Tracker (chat, tasks)

### runner.py — код на хосте
- Запускает Docker контейнеры
- Маршрутизирует IPC файлы → Tracker REST API
- Будущее: WebSocket к Tracker для real-time событий

## Использование

```bash
# Собрать Docker образ
docker build -t team-board-agent .

# Запустить интерактивную сессию
CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN=xxx python3 runner.py --slug coder --name "Кодер"
```

## IPC Protocol

Агент внутри контейнера общается с runner'ом через файлы:

- `/workspace/ipc/input/*.json` — сообщения от runner'а к агенту
- `/workspace/ipc/messages/*.json` — чат-сообщения от агента
- `/workspace/ipc/tasks/*.json` — операции с задачами от агента
- `/workspace/ipc/input/_close` — сигнал завершения

## Multi-model (будущее)

Архитектура позволяет подключить другие модели:
- Gemini (через MCP или прямой API)
- ChatGPT (через API)
- Локальные модели (ollama)

Для этого нужно заменить Claude Agent SDK на соответствующий SDK внутри контейнера.