В статье на Habr разработчик под ником «Кейс» описывает, как один человек с системой ИИ-агентов выполняет объём работы, для которого раньше требовалась команда из трёх человек. Автор утверждает, что профессия разработчика не исчезнет, но рынок перестанет платить за медленное ручное исполнение. Те, кто не адаптируется, формально останутся разработчиками, но потеряют конкурентоспособность.
Автор различает «слабых» и «сильных» разработчиков. Слабый — это не обязательно джун, а тот, кто продаёт ручное исполнение и защищает привычный процесс от изменений. Он может знать все архитектурные паттерны, но проиграет тому, кто быстрее понял задачу, собрал решение и доказал его работоспособность. Вайбкодеры, по мнению автора, показали индустрии важную вещь: код стал способом решать задачу, а не «сословным ритуалом». Несмотря на плохой код и отсутствие тестов, они поняли главное — скорость и результат важнее процесса.
| Часть работы | Один чат | Система агентов |
|---|---|---|
| Контекст | Копится в длинной переписке | Собирается под роль и задачу |
| Исполнение | Одна очередь сообщений | Независимые ветки идут параллельно |
| Проверка | Тот же агент оценивает себя | Отдельный агент получает другой контекст и ищет ошибки |
| Стоимость | Одна модель на всё | Модель выбирается под цену ошибки |
| Память | Остаётся в истории чата | Возвращается в правила, тесты и примеры |
| Моя роль | Постоянно веду агента за руку | Задаю цель и принимаю контрольные точки |
Автор предлагает перейти от общения с ИИ в чате к построению систем агентов. Чат хорошо решает вопросы, которые уже помещаются в голову, но для сложных задач нужна система с исследованием, производством, проверкой и памятью. В такой системе один агент изучает код, другой проверяет источники, третий ищет ошибки, четвёртый смотрит страницу в браузере. Система должна быть повторяемой: если запуск на новой теме снова собирает источники, выпускает артефакт и проверяет критерии — это рабочий процесс, а не разговор.
Автор приводит сравнение: один чат и система агентов. В чате контекст копится в длинной переписке, исполнение идёт одной очередью сообщений, проверку выполняет тот же агент, стоимость — одна модель на всё, память остаётся в истории. В системе агентов контекст собирается под роль и задачу, ветки идут параллельно, отдельный агент с другим контекстом ищет ошибки, модель выбирается под цену ошибки, память возвращается в правила, тесты и примеры. Роль человека меняется: вместо постоянного ведения агента за руку — постановка цели и приём контрольных точек.
Автор подчёркивает, что время дороже токенов. Количество обращений к модели — не метрика эффективности. Важнее результат и повторяемость. Он советует агрессивно отдавать производство машинам, но оставлять человеку выбор цели, оценку качества и ответственность. Иначе получится «слоп-машина», которая быстрее жмёт на кнопки в казино.
Переход к системам агентов не устраняет работу, а переносит её выше: разработчик меньше двигает строки и больше проектирует контекст, границы, проверки и обратную связь. Чем автономнее агенты, тем важнее качество конструкции. Автор ссылается на свой опыт с системой, которая разогнала аккаунты до 50 млн просмотров в месяц, где исследование, сценарии, производство и аналитика замкнуты в один цикл.
