Открыть учебник Записаться

AI-Агенты

От промптов к системе: скиллы, субагенты и память ИИ

8 мин чтения

Есть надежный признак того, что вы переросли переписку с ассистентом: вы в третий раз пишете один и тот же промпт. Не похожий – тот же самый, с теми же уточнениями и теми же извинениями за то, что в прошлый раз модель поняла не так.

Инженерная практика давно нашла, что делать с такими моментами: повторившийся промпт превращают в скилл – именованную инструкцию, которая живёт в рабочем пространстве и запускается по заданному условию. В разборе агентного рабочего пространства – мы разбирали его в первой и второй частях серии – есть пример, где эта механика доведена до предела, и самая поучительная строчка там не про сам скилл. Про строчку я расскажу, но по порядку.

Читать полностью
От промптов к системе: скиллы, субагенты и память ИИ
Уверенный, правдоподобный, неправильный: проверка отчёта ИИ
10 мин

Уверенный, правдоподобный, неправильный: проверка отчёта ИИ

У одного руководителя из этой отрасли, о котором я недавно читал разбор, в рабочей папке хранится документ со странным названием: журнал исправлений. Прямо в описании аналитического исследования – таблица «Утверждения, отозванные в ходе работы», с причиной отказа от каждого. В соседней папке другой отчёт открывается предупреждением: три утверждения в ранних версиях этого документа были неверны и отозваны.

Оба документа написаны ИИ-агентом. И самое ценное в них – именно список отозванного.

Рабочее пространство для ИИ-агента: гид для менеджера
8 мин

Рабочее пространство для ИИ-агента: гид для менеджера

Каждая новая сессия с ИИ-агентом начинается с одного и того же. Вот контекст проекта, вот где лежат статусы, вот кто заказчик, вот что мы уже выяснили в прошлый раз. Минут двадцать-тридцать чистого времени – на то, чтобы привести ассистента в рабочее состояние. И так при каждом входе.

Инженеры, которые работают с агентами ежедневно, давно решили эту проблему структурой папок. Я недавно читал разбор одного такого рабочего пространства: около восьмидесяти папок и файлов, и агент осваивается в нём за одно чтение файла. Секрет ровно один, и он не про инструменты.

Кодинг-агенты 2026: два форм-фактора – терминал и десктоп
25 мин

Кодинг-агенты 2026: два форм-фактора – терминал и десктоп

К сентябрю 2026 кодинг-агента выпустил каждый вендор моделей: Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, xAI, DeepSeek, Moonshot, Alibaba, Z.ai, Tencent. К середине года Claude Code, Cursor, Codex и Antigravity сошлись на одной схеме агентного кодинга – программа читает файлы, правит их, запускает команды, проверяет результат и отчитывается. Различия остались в упаковке, ценах и экосистеме, поэтому алфавитный перечень из десятка названий читателю ничего не даст.

Полезное разделение проходит по форм-фактору. В терминале живут агенты для инженеров: Claude Code, Codex CLI, Antigravity CLI, Grok Build, Kimi Code CLI, Qwen Code. Менеджер там не работает, но платит за них он – и понимать, за что именно, ему нужно. На десктопе – агенты для офисных задач: Claude Cowork, Copilot Cowork, Kimi Work, Tencent WorkBuddy. Вот эти сделаны для менеджера и его команды: HR, операционка, администрирование, проекты, продажи. Разложить файлы, собрать отчёт, обработать чеки, привести таблицы в порядок.

ИИ-агент взломал Hugging Face: 17 600 попыток и один успех
13 мин

ИИ-агент взломал Hugging Face: 17 600 попыток и один успех

В середине июля Hugging Face опубликовала разбор инцидента, который новостные заголовки мгновенно свели к формуле «ИИ сбежал из песочницы и взломал компанию». Формула цепкая – и почти вся неверная.

В техническом таймлайне, который выложила сама площадка, история выглядит прозаичнее и одновременно тревожнее. Программа сделала около 17 600 попыток за четыре с половиной дня. Почти все ушли в никуда. Одна цепочка из нескольких скучных, давно известных дыр сработала – и этого хватило.

ИИ-агент, который спорит с вашим решением, пока не проиграет
16 мин

ИИ-агент, который спорит с вашим решением, пока не проиграет

Менеджер утверждает решение за десять минут до созвона. Кандидат понравился на собеседовании, цифры в презентации подрядчика сходятся, план сокращения объёма проекта выглядит логично на слайде. Решение принято, потому что оно почувствовалось правильным – а не потому, что кто-то попробовал его опровергнуть.

Так управленческие решения и проваливаются: данных на столе обычно хватает, вопрос просто закрыли слишком рано. Слишком мало вариантов, слишком мало доказательств, которые могли бы решение опровергнуть, слишком много непроверенных допущений. Тема не новая, но у неё появился неожиданно точный инструмент.

Заменит ли ИИ менеджера? Разбор по сценарию AI 2027
10 мин

Заменит ли ИИ менеджера? Разбор по сценарию AI 2027

«Заменит ли меня ИИ?» – вопрос, который менеджеры чаще задают себе тихо, чем вслух на планёрке. Сценарий AI 2027 даёт повод спросить громче: он описывает мир, где к 2027 году автоматизируется сначала программирование, потом рутинный умственный труд, а рынок начинающих разработчиков уходит в турбулентность. Звучит как приговор. Но в той же фразе, где сценарий хоронит начальные роли, он называет и тех, кто, наоборот, зарабатывает больше всех: «люди, которые умеют управлять командами ИИ и контролировать их качество, делают кассу».

Написали это не паникёры. Дэниел Кокотайло – бывший исследователь OpenAI с историей сбывшихся прогнозов, его соавторы – сильные прогнозисты. При этом сами авторы оговариваются: 2027 – это год, который они считают наиболее вероятным, а серединная оценка приходится на более поздний срок; сам сценарий описывает лишь один из многих вариантов будущего. Читать его как пророчество бессмысленно. А вот как повод трезво посмотреть на вопрос «что будет со мной» – полезно.

Ответ на этот вопрос не укладывается в «да» или «нет». Он звучит так: под замену идёт конкретный набор ваших задач – список, который можно выписать и пересмотреть. И вопрос, который решает вашу карьеру, – какая именно часть списка.

Оркестрация агентов: навык ИИ с самым долгим сроком годности
12 мин

Оркестрация агентов: навык ИИ с самым долгим сроком годности

Представьте менеджера, который уверен, что освоил ИИ. У него открыто тридцать вкладок ChatGPT. В одной он полчаса назад разбирал риски по контракту, в другой сводил статус проекта, в третьей просил переписать письмо стейкхолдеру. Каждую новую задачу он начинает одинаково: заново объясняет, что за проект, кто в команде, какие сроки, копирует кусок выгрузки из Jira, вставляет переписку из Slack. Получил ответ – скопировал обратно, вкладку закрыл. Завтра всё сначала.

Он честно пользуется ИИ каждый день и искренне считает, что находится на переднем крае. На самом деле он застрял на первой ступени и таскает контекст руками, как курьер таскает коробки. Инструмент у него мощный, а режим работы – самый примитивный из возможных.

Разница между этим менеджером и тем, кто выигрывает от ИИ по-настоящему, не в том, кто быстрее печатает промпты. Она в одном навыке, который почти никто не ставит явно, – в умении не чатиться, а делегировать задачу агенту. Этот навык, как ни странно, самый долгоживущий из всего, что даёт обучение работе с ИИ. И одновременно – самый недопоставленный.

AI 2027: как планировать команду, когда ИИ меняется
13 мин

AI 2027: как планировать команду, когда ИИ меняется

Есть прогноз, который стоит прочитать не ради даты, а ради одной фразы. Сценарий AI 2027 описывает приход сверхчеловеческого ИИ примерно к 2027 году: сначала автоматизируется программирование, потом рутинный когнитивный труд, рынок junior-разработчиков уходит в турбулентность. На фоне этого авторы называют компетенцию, которая, наоборот, дорожает. В спросе оказываются те, «кто умеет управлять командами ИИ и контролировать их качество».

Написал это не блогер-алармист. Дэниел Кокотайло – бывший исследователь OpenAI, чьи прошлые прогнозы сбывались: ещё до ChatGPT он предсказал цепочки рассуждений, экспортный контроль на чипы и тренировки моделей за 100 миллионов долларов. Соавтор Эли Лифланд занимает первое место в рейтинге прогнозистов RAND. То есть перед нами не фантастика, а конкретный количественный прогноз от людей с треком.

И тут же оговорка, без которой весь текст превращается в панику. Сами авторы пишут: 2027 – это их модальный год, но медианы дальше, а сценарий описывает один из многих возможных вариантов. Читать его как пророчество бессмысленно. А вот как инструмент для проверки своих планов на прочность – очень даже.

5 слоёв AI-агента: что нужно знать руководителю
16 мин

5 слоёв AI-агента: что нужно знать руководителю

«Большинство людей до сих пор думают, что AI-агент – это просто ChatGPT с хорошим промптом». С этой фразы начинается статья Sunil Ramlochan «The AI Agent Stack Is Not a Prompt. It’s a Production System», и дальше автор называет это убеждение «утешительным мифом». Полезная правда, по его словам, в другом: настоящий агент ближе к маленькой операционной системе для работы. У него есть мозг, руки, память, правила, логи, планы восстановления и кто-то, кто отвечает, когда агент делает не то.

Тезис статьи укладывается в одну строчку: агент – это целый стек. И надёжность ему даёт архитектура вокруг, тогда как сама по себе модель или удачный промпт – лишь один из ингредиентов. Картина инженерная, поэтому разберём её с другой стороны – что из этого стека реально касается менеджера, который не пишет код, но решает, запускать ли агента в работу.