ИИ-агенты это уже не чат-боты: индустрия переходит к непрерывным циклам автоматизации кода

На конференции AI Engineer World's Fair, которая прошла в июне 2025 года, сразу несколько компаний показали инструменты, превращающие ИИ-агентов (программы, способные сами ставить себе подзадачи и выполнять их) в непрерывно работающих «цифровых сотрудников», и главной темой стали циклы автоматизации кода.

Сооснователь конференции swyx задал тон уже в названии своего доклада: «Loopcraft: The Art of Stacking Loops» (искусство выстраивания циклов). Он отметил, что с 2022 года инженерия ИИ прошла путь от чатов к инструментам, потом к целям, а теперь главное слово в индустрии: автоматизация и циклы. По сути, ИИ-агенты это программы, которые не ждут команды, а работают по расписанию, сами перезапускаются и проверяют свой результат.

Что именно показали на конференции?

• Циклы как основа агентной работы. Несколько спикеров независимо друг от друга сошлись в одном: будущее разработки не в одноразовых запросах к ИИ, а в «loops», циклах, где агент получает задачу, выполняет, проверяет, дорабатывает и снова проверяет. Александр Эмбирикос из OpenAI прямо сказал: если вы свяжете агента не только с задачей, но и с причиной её появления и с тем, что происходит после (проверка, деплой), агент возьмёт на себя гораздо больше работы.

• «Фабрики софта» вместо ручного кода. Тереза Тижкова из компании Factory определила software factory как «полный цикл разработки с автономией»: не только написание кода, но и сбор сигналов, реакция на отзывы пользователей, расстановка приоритетов и управление всем процессом. Зак Ллойд из Warp пошёл ещё дальше: «Вы будете строить то, что строит продукт».

• Microsoft Foundry. Пабло Кастро из Microsoft представил Foundry, платформу, которую компания называет «фабрикой ИИ-приложений и агентов». Ключевая идея: «обучающий цикл» возникает, когда люди и агенты работают вместе.

• OpenAI Codex в связке с циклами. Представители OpenAI показали, как запуск нескольких агентов через циклы повышает продуктивность разработки.

• Новая роль: Forward Deployed Engineer. Натали Мойрер из Sierra и Полин Брюне из Cursor рассказали о «инженерах переднего края» (Forward Deployed Engineers, FDE), по сути агентных инженерах. Их задача: помогать компаниям интегрировать ИИ-агентов. Мойрер подчеркнула: «На практике большая часть работы по интеграции ИИ в компании происходит на уровне оркестрации (управления агентами), а не на уровне самих моделей».

• Открытые модели из Китая. Зиксуань Ли из Z.ai представил виртуально открытую модель GLM-5.2 для длительных задач и среду ZCode, совместимую с любыми передовыми моделями. Ли сравнил ZCode с Codex от OpenAI.

Как попробовать уже сейчас?

1. Изучите Warp. Компания, которая начинала как терминал для разработчиков, превратилась в платформу «software factory». Зак Ллойд описал логику так: выберите репозитории, выберите этапы цикла разработки, которые хотите автоматизировать, и решите, где нужен человек. Warp доступен на сайте компании.

2. Попробуйте Codex от OpenAI. Агент для написания кода, который можно связать с несколькими задачами в цикле. Доступ через платформу OpenAI.

3. Посмотрите на GLM-5.2 от Z.ai. Открытая модель (опенсорс), то есть веса модели доступны для скачивания и использования. Подойдёт тем, кто хочет работать с ИИ локально и без подписки.

4. Следите за Foundry от Microsoft. Платформа пока на стадии презентации, детали доступа компания не раскрыла.

Есть ли аналоги в России?

Концепция «software factories» как единого цикла, где ИИ-агенты сами пишут, проверяют и деплоят код, пока не имеет прямого аналога в российских продуктах. YandexGPT и GigaChat умеют генерировать код по запросу, но работают в режиме «один запрос, один ответ», а не в цикле с автоматическим перезапуском и самопроверкой.

Для разработчиков из РФ ближайший способ воспроизвести подход, собрать цикл вручную: взять открытую модель (например, ту же GLM-5.2 от Z.ai), обернуть её скриптом, который перезапускает генерацию, пока тесты не пройдут. Это и есть «loop» в терминологии конференции.

Частые вопросы

ИИ-агенты это только для программистов?

Нет. ИИ-агенты это программы, которые сами ставят себе подзадачи и выполняют их. На конференции AIEWF их показывали в контексте написания кода, но сам принцип (цикл: задача, выполнение, проверка, доработка) применим к любой повторяющейся работе: от подготовки отчётов до сборки контент-плана. Разница между чат-ботом и агентом именно в этом: бот ждёт вашу команду, агент работает сам, пока задача не решена.

Доступны ли показанные инструменты из России?

Warp доступен для скачивания, но ориентирован на англоязычных разработчиков. Codex от OpenAI работает через платформу OpenAI, доступ из РФ зависит от текущих ограничений сервиса. GLM-5.2 от Z.ai, открытая модель, её можно скачать и запустить локально без ограничений по географии. О доступе к Microsoft Foundry компания пока не сообщала.

Что значит «software factory» простыми словами?

«Фабрика софта» означает, что вы не пишете код руками, а проектируете процесс: какие агенты, в каком порядке, с какими проверками работают над вашим продуктом. Как объяснил Зак Ллойд из Warp: «Вы будете строить то, что строит продукт». Человек при этом не исчезает, он решает, где автоматизировать полностью, а где оставить ручной контроль.

Если вы не разработчик, подумайте о своём рабочем процессе как о конвейере: где можно поставить ИИ-агента на повторяющийся этап и дать ему работать в цикле, пока результат не станет приемлемым.