95% инженеров используют ИИ-агентов, но 59% боятся их кода: итоги AI Engineering World's Fair

Конференция AI Engineer World's Fair собрала практиков, которые строят приложения на базе больших языковых моделей. Финальный день свёлся к вопросу, вокруг которого крутится вся дисциплина AI engineering (building applications with foundation models): можно ли уже сейчас запускать «программные фабрики», где ИИ-агенты пишут и тестируют код в автоматическом цикле, или инженерная культура не успевает за амбициями? Ответы дали дебаты, интервью с руководителем лабораторий Anthropic и ежегодный опрос от Amplify.

Петли в коде: за и против

• Сторонники loops (Джеффри Хантли, создатель Ralph Loop, и Иан Ливингстон, CEO Keycard) утверждают, что автоматические циклы «проверил, узнал, применил» уже работают. Хантли заявил, что не видит смысла возвращаться к ручному написанию кода, и сравнил роль инженера с машинистом локомотива: задача не писать рельсы, а удерживать поезд на пути.

• Скептики (Декс Хорти из HumanLayer и Грег Пструча из Subroutine) не против петель как таковых. Хорти напомнил, что Kubernetes (система управления контейнерами) построена на петлях, но они детерминированные, то есть предсказуемые. Проблема в том, что «хайп обгоняет дисциплину». По словам Хорти, пока нет доказательств, что можно подняться на уровень абстракции выше и отдать кодирование агентам целиком.

• Экономический аргумент. Пструча заявил, что агентные (agentic) петли экономически нежизнеспособны: нельзя «оркестрировать проблемы, просто покупая больше токенов» (токен, минимальная единица текста, которую обрабатывает модель).

• Компромисс. Даже сторонник Хантли признал: «программные фабрики» (software factories), где агенты полностью заменяют команду, пока не решённая задача. Хорти посоветовал начинать с малого и «наращивать интуицию», а не автоматизировать всё сразу.

Любопытная деталь: когда модератор Элли Хау попросила зал проголосовать, кто победил, софиты слепили настолько, что ни она, ни спикеры не смогли сосчитать руки. Как заметили участники, будь за свет в ответе ИИ-агент, проблемы бы не было.

Claude Tag: как Anthropic строит «фабрику» изнутри?

Майк Кригер, сооснователь Instagram и нынешний руководитель лабораторий Anthropic, рассказал о Claude Tag. Это внутренняя модель компании, которую объявили за неделю до конференции.

По словам Кригера, Tag работает иначе, чем обычный Claude: задачи делегируются агенту асинхронно (без ожидания мгновенного ответа), а сам агент действует проактивно. Пример инструкции команды: «Не просто исправь баг. Теперь ты отвечаешь за этот участок кодовой базы, следи за каналом обратной связи и сам бери задачи».

Кригер признал и обратную сторону: команда стала «упираться в ревью» и в «человеческую способность полностью осмыслить, что мы делаем». Фактически Anthropic столкнулась с тем же узким горлышком, о котором предупреждали скептики на дебатах.

95% инженеров уже с агентами, но контроль отстаёт

Барр Ярон из Amplify представила ежегодный опрос AI Engineer Survey 2026. Ключевые цифры:

• 95% респондентов используют ИИ-агентов. По данным Amplify, это примерно вдвое больше, чем годом ранее.
• 89% команд, работающих с агентами, сообщили, что агенты могут записывать данные (год назад таких было 52%).
• 40% заявили, что стоимость ИИ регулярно ограничивает амбиции, ещё 36% сталкиваются с этим время от времени.
• 59% опасаются, что код, сгенерированный ИИ, создаёт долгосрочные технические долги.

Ярон подчеркнула: агенты перестали быть инструментом для чтения, суммирования и черновиков. Они действуют внутри систем. Но уровень контроля остаётся примитивным: ручные одобрения и права доступа, а за ними разрозненные методы вроде декомпозиции задач, поиска по базе знаний (RAG), памяти и песочниц.

«Никто не решил вопрос уровня контроля для агентов.» : Барр Ярон, Amplify

Сравнение: а что в России?

Для российских разработчиков и стартапов, копирующих западные подходы AI engineering (building applications with foundation models), главный вывод: инструменты для loops пока экспериментальные даже у создателей, торопиться с полной автоматизацией нет смысла.

Что это значит для вас?

Авторам Дзена. Тема «ИИ пишет код сам» генерирует трафик, но честный угол сильнее хайпа. Пишите не «ИИ заменил программистов», а «95% уже используют, но 59% боятся последствий». Контраст цепляет.

Маркетологам. Если вы заказываете разработку у студий, которые обещают «полностью автоматизированный ИИ-пайплайн», спросите, как устроен контроль. По данным Amplify, стандарта контроля нет ни у кого.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Прямого доступа к Claude Tag, Ralph Loop и Keycard из России нет. Но подход «начни с малого, нарасти интуицию», который рекомендовал Хорти, работает с любыми доступными моделями: YandexGPT, GigaChat, открытыми (open-source) моделями через Ollama.

Как попробовать агентный подход к коду?

1. Установите локальную среду с поддержкой ИИ-агентов: Cursor (cursor.sh) или VS Code с расширением Continue. Оба работают с открытыми моделями.
2. Начните с одной задачи, а не с «фабрики»: дайте агенту один баг или один тест и проверьте результат вручную.
3. Отслеживайте расход токенов (единиц текста, за которые платите провайдеру модели): по данным Amplify, это второй по важности показатель после качества.
4. Только после стабильных результатов на малом цикле расширяйте петлю, добавляя мониторинг и обратную связь.

Частые вопросы

Что такое loops в контексте разработки с ИИ?

Loops (петли, циклы) означают автоматический цикл: ИИ-агент пишет код, запускает тесты, видит ошибки, исправляет их и повторяет, пока задача не решена. Идея в том, чтобы человек задавал цель, а машина сама проходила путь «попробовал, узнал, применил». Спор идёт о том, насколько этот цикл надёжен без постоянного человеческого контроля.

Claude Tag и обычный Claude: в чём разница?

По словам Майка Кригера из Anthropic, Claude Tag работает более автономно: ему делегируют ответственность за участок кода, он сам мониторит каналы обратной связи и берёт задачи. Обычный Claude отвечает на запросы по одному. Tag ближе к концепции «программной фабрики», но пока доступен только внутри Anthropic.

Стоит ли российскому разработчику переходить на агентный подход прямо сейчас?

Пробовать стоит, копировать чужие «фабрики» целиком нет. Данные Amplify показывают, что даже в западных командах контроль за агентами остаётся примитивным, а расходы на токены ограничивают амбиции у 76% респондентов (40% регулярно, 36% периодически). Начните с одной задачи, измерьте результат, и только потом расширяйте.