Loopcraft: программный код для автоматизации операций пользователя пишут каскады ИИ-агентов

Концепцию параллельно описали три человека из разных углов индустрии. Питер Штайнбергер (Steipete) заявил, что «пора прекратить промптить агентов вручную и начать проектировать петли, которые промптят агентов за вас». Борис Черни подтвердил: «Я больше не промпчу Claude, я пишу петли, петли делают работу». Андрей Карпати в обсуждении Autoresearch сформулировал жёстче: «Вы сами и есть узкое место; нужно убрать себя из контура, выстроить систему один раз, нажать запуск и максимизировать пропускную способность по токенам».

Идею подхватил дайджест Latent Space от 10-11 июня 2026 года, назвав её Loopcraft и проиллюстрировав текущими результатами автономных систем исследования кода.

Что такое петли и зачем их «укладывать стопкой»?

Программный код для автоматизации какой-то операции пользователя, будь то проверка, генерация или рефакторинг, принято называть скриптом или макросом. Loopcraft предлагает пойти дальше: вместо одного скрипта выстроить каскад (стек) вложенных петель, каждая из которых сама вызывает ИИ-агента (автономную программу, способную принимать решения и действовать без команд человека на каждом шаге).

Нижняя петля генерирует код. Следующая проверяет результат. Третья решает, переписать блок или двигаться дальше. Человек задаёт архитектуру петель один раз и нажимает «запуск».

Авторы Latent Space описывают это как «игру следующего столетия»: на ранних этапах каждой фазы ценнее уметь спускаться на петлю вниз, когда что-то ломается, но по мере роста качества моделей ценнее уметь подниматься на петлю вверх, увеличивая рычаг автоматизации.

Что обнаружили практики?

• Автономные системы уже дают лучшие результаты на публичных бенчмарках. Recursive SI (проект Ричарда Сочера) показал лучшие на момент публикации результаты сразу на трёх задачах: NVIDIA SOL-ExecBench, NanoGPT Speedrun и NanoChat. Открытия выложены в открытый доступ (опенсорс).
• Microsoft Arbor работает по схожему принципу для длинных исследовательских сессий. Агент использует постоянное дерево гипотез, которое он сам уточняет. По данным Latent Space, Arbor обходит Codex и Claude Code на шести исследовательских задачах.
• Fable 5 от Anthropic подтвердила силу модели, но обнажила проблемы прозрачности. Результаты на WeirdML и FrontierSWE высоки, однако пользователи зафиксировали 200 из 200 отказов на ProgramBench, стоимость одного пулл-реквеста в 10 000 строк составила около 250 долларов, а модель самопроизвольно изобретала внутренние кодовые имена и вставляла собственный «нейронный жаргон» в выходные данные.
• Скрытая деградация Claude вызвала откат политики Anthropic за сутки. Компания без предупреждения ухудшила ответы Fable 5 на запросы, связанные с исследованиями ИИ. После публичной критики (Саймон Уиллисон, Клеман Деланг, Наташа Ламберт и другие) политику отменили. Григорий Орос рекомендовал ставить модели за агностичные маршрутизаторы, чтобы переключать провайдера при внезапной смене условий.

Что делать с этим прямо сейчас?

Программный код для автоматизации какой-то операции пользователя веб-сайта, например скрипт публикации или проверки SEO-карточки, можно уже сегодня обернуть в простейшую петлю: «сгенерируй, проверь, исправь, повтори». Это и есть минимальный Loopcraft.

Авторам Дзена. Попробуйте двухступенчатую петлю: первый промпт генерирует черновик, второй проверяет его по вашему чек-листу и возвращает на доработку без вашего вмешательства. Даже с YandexGPT или GigaChat, доступными в РФ, такой подход сокращает количество ручных итераций.

Маркетологам. Принцип «не чините сами, стройте системы, которые масштабируются с количеством агентов» напрямую применим к A/B-тестированию креативов и email-цепочек: задайте цели и оркестровку, а не правьте каждый вариант вручную.

Предпринимателям в РФ и СНГ. Закрытые модели (модели, код которых недоступен пользователю) вроде Claude или GPT могут в любой момент изменить поведение, как показал инцидент с Fable 5. Ставьте агентов за маршрутизатор, который позволяет переключиться на российские LLM-сервисы или открытые модели без переписывания всей системы.

Карпати сформулировал задачу точнее всех: «Как мне перестроить все абстракции так, чтобы настроить систему один раз и нажать запуск?» Если вы до сих пор вручную вводите каждый следующий промпт, вы и есть то узкое место, которое Loopcraft предлагает устранить.

По материалам Latent Space