Инженер прогнал ИИ-агента от LDP до SRv6: 90% конфигов сгенерировал ChatGPT

Блогер и сетевой инженер Помазанов опубликовал объёмный разбор того, как он использовал ChatGPT и Codex для настройки сетевых технологий: LDP (Label Distribution Protocol, протокол распространения меток), MPLS (Multiprotocol Label Switching, технология коммутации по меткам), Traffic Engineering и SRv6 (Segment Routing over IPv6, маршрутизация по сегментам поверх IPv6). Всё это на стенде из обычных Linux-машин в PnetLab. Статья ценна не столько технической частью, сколько честным описанием процесса: 90 процентов текста и конфигов сгенерировал ИИ, но без понимания задачи инженером результат был бы нулевым.

Зачем это сетевику и причём тут авторы Дзена?

Сетевые технологии здесь повод, а не суть. Суть вот в чём: человек взял сложную профессиональную задачу, разбил её на шаги, передал ИИ-агенту и публично показал, что получилось. Этот же подход работает для любого эксперта, который пишет технический контент: от автора Дзена до маркетолога, объясняющего сложный продукт.

Что понадобится

• Подписка на ChatGPT (автор заплатил 2500 рублей в месяц, это тариф Plus)
• Доступ к Codex (ИИ-агент внутри экосистемы OpenAI, заточенный под генерацию и запуск кода)
• Виртуальная лаборатория: автор использовал PnetLab со стендом из Linux-машин, соединённых сетевыми линками
• SSH-доступ к машинам стенда
• Файл AGENTS.md: текстовый файл, который задаёт «рамку мышления» для ИИ-агента, его роль, ограничения, последовательность задач
• Время: автор признаёт, что на создание обвязки и правильное описание задачи уходит больше времени, чем на ручное решение. Это инвестиция в обучение, не в скорость

Пошаговая инструкция

1. Установите ChatGPT Desktop и создайте проект. Автор работал на Windows: установил ChatGPT.exe, создал новый проект, указал локальную папку как рабочую. В эту папку агент будет складывать код и артефакты.

2. Напишите AGENTS.md. Это ключевой файл. Он объясняет ИИ-агенту, кто он, что за стенд перед ним, какие ограничения и в каком порядке действовать. Автор описал задачу простым русским языком.

Вот сокращённая структура его AGENTS.md:

# MPLS / Segment Routing AI Lab

## Кто ты
Ты — сетевой инженер с набором Linux-машин,
SSH-доступом и расплывчатой задачей:
превратить машины в IP-сеть, затем в MPLS-сеть,
навесить сервисы, дойти до Traffic Engineering,
перейти на Segment Routing и добраться до SRv6.

## Как работать
Посмотреть → понять → предположить → проверить →
сломать → понять почему → починить → доказать,
что работает. Скрывать проблемы ради красивой
демонстрации не надо.

## Чего НЕ делать
Не изображать генератор конфигов.
Не выдавать километровые конфиги по первому
требованию.

1. Подключите агента к лаборатории. Дайте Codex SSH-доступ к вашим машинам. Агент будет сам заходить на них, выполнять команды, анализировать вывод.

2. Задавайте задачи последовательно. Не «настрой мне SRv6». А: «Посмотри, какие интерфейсы есть. Построй IP-связность. Теперь подними IGP. Теперь MPLS. Теперь LDP.» Каждый этап агент проходит по циклу: исследование, гипотеза, действие, проверка.

3. Читайте рассуждения агента. Автор специально сохранял «мыслительный процесс» ИИ, его промежуточные выводы, ошибки, откаты. Это и есть главная учебная ценность.

4. Фиксируйте, где агент ошибся, и корректируйте. Без вашего понимания задачи агент зайдёт в тупик. Вы остаётесь инженером, агент остаётся инструментом.

Что с этого вам прямо сейчас?

Сетевому инженеру. Подход из статьи прямо применим: возьмите свою лабу, напишите AGENTS.md с описанием стенда и задачи, пусть Codex проходит этапы под вашим контролем. Вы учите и SRv6, и работу с ИИ-агентом одновременно.

Автору Дзена, который пишет про сложные темы. Структура «я дал задачу ИИ и показал весь процесс» работает как контент-формат. Читателю интересны не конфиги, а честный путь: что вошло, что вышло, где сломалось. Попробуйте этот формат для своей экспертной темы.

Маркетологу и предпринимателю. Формат AGENTS.md, это по сути системный промпт (инструкция, которая задаёт роль и границы ИИ-агенту) для проектной работы. Если ваши сотрудники используют ChatGPT хаотично, попробуйте задать им шаблон AGENTS.md под типовые задачи: агент работает предсказуемее, результаты воспроизводимы.

Тем, кто в России. ChatGPT Plus доступен через VPN, Codex работает в десктоп-приложении. Из отечественных альтернатив для подобных задач можно смотреть на GigaChat и YandexGPT, но по моим наблюдениям, для генерации и отладки кода на сетевых протоколах они пока заметно слабее.

Формат «я дал ИИ реальную задачу и показал, что вышло» работает для любой экспертизы, не только для сетей. Возьмите свою профессиональную задачу, напишите AGENTS.md на русском языке, запустите агента и запишите весь процесс. Это и есть контент, который читают: не пересказ документации, а честный путь с ошибками.