Создание ИИ-агентов на практике: 60+ статей Хабра закрывают разрыв с англоязычными гайдами

С конца апреля 2026 года разработчик из русскоязычного сообщества Хабра ежедневно просматривает хабы «ИИ», «Java», «Python», «Аналитика» и «Тестирование», отбирая статьи по агентной разработке. Результат: каталог из более чем 60 материалов с датами и ссылками, опубликованный 11 июня 2026 года. Автор открыто просит дополнять список в комментариях, то есть подборка растёт.

Ниже: как использовать этот каталог, чтобы выстроить собственный процесс создания ИИ агентов, и какие статьи из списка решают конкретные задачи.

Что понадобится

• Доступ к Хабру и оригинальной подборке (ссылка в конце статьи)
• Кодовый агент на выбор: Claude Code, Cursor или Codex CLI (инструменты командной строки и IDE, которые пишут код по текстовому запросу)
• Базовое понимание Spring или Python, чтобы читать примеры; для маркетологов и авторов хватит общих статей из списка
• Час-полтора на первичный разбор: отобрать 5-7 статей под свою роль, остальные добавить в закладки

Пошаговый маршрут по подборке

1. Определите точку входа. Если вы не разработчик, начните со статьи «LLM не работает за вас. Она работает с вами» (25 мая) и «Нейросеть не второй программист» (16 мая). Обе объясняют, как разделить задачи между человеком и моделью без единой строки кода.

2. Разберитесь с harness-инфраструктурой. Harness (обвязка) это набор правил, промптов и скриптов, которые не дают агенту ломать проект. Ключевые статьи:

3. «Harness вокруг LLM: что я понял за год ежедневной работы» (16 мая)
4. «Харнесс вокруг кодящего агента, или Как я создал собственного монстра» (9 июня)

5. «Harness под любую задачу: Dynamic Workflow в Claude Code» (3 июня)

6. Настройте системный промпт и skills. Системный промпт (инструкция, которую агент получает до вашего запроса) определяет качество результата. Прочитайте:

7. «Skills для AI-агентов: всё, что тебе нужно знать» (8 мая)
8. «Один промпт разросся в регламент: как я разделяю ответственность внутри AI-навыка» (8 июня)

9. «Как настроить AI-агента под проект: контекст, rules, skills, MCP» (6 мая)

10. Проверьте на боевых ошибках. Прежде чем выкатывать агент в продакшен (рабочую среду), изучите антипаттерны:

11. «Мы попробовали Claude Code в энтерпрайз-разработке и собрали за вас восемь проблем» (8 июня)
12. «256 зелёных тестов на нерабочем коде» (27 мая) показывает, как модель генерирует тесты, которые проходят, но не проверяют ничего

13. «Cursor пишет вам unit-тесты за минуту. 5 паттернов, на которых эти тесты пропустят любой баг» (29 мая)

14. Масштабируйте через оркестрацию. Когда один агент работает стабильно, добавляйте субагентов:

15. «Собрал оркестратор для Codex на базе Beads и Superpowers» (19 мая)

16. «Опыт использования субагентов в AI-агенте для IDE: что реально работает на больших задачах» (13 мая)

17. Управляйте контекстом. Мультимодальный (работающий с текстом, кодом, изображениями) агент теряет нить на длинных задачах. Решения:

18. «Контекст: сбрасывать нельзя компактизировать» (2 июня)
19. «Почему AI-агенты ломаются на длинных задачах» (22 мая)
20. «Среда агента: контекст, архитектурные границы, память проекта» (13 мая)

Что с этого прямо сейчас, по ролям?

Автору Дзена. Статья «Вайбаналитика: как я учил LLM описывать бизнес-процессы, а не имитировать их» (30 мая) показывает паттерн, который переносится на контент: давайте модели структуру бизнес-логики, а не просите «напиши красиво». Применимо к любому тексту.

Разработчику на Spring/Java. «Spring Agent Toolkit: ультимативный набор для вашего AI-агента» (18 мая) и «Как я заставил AI-агента писать нормальный код на Spring» (30 мая) дают готовый стартовый набор. Статья про Skill of the week: Spring Explore (9 июня) закрывает первичный сбор контекста.

Маркетологу и предпринимателю в РФ. Все статьи на русском, все инструменты (Claude Code, Cursor, Codex CLI) работают из России через API. Из российских аналогов для экспериментов с агентами подойдут YandexGPT и GigaChat, хотя агентная экосистема вокруг них пока заметно беднее.

Сохраните оригинальную подборку в закладки и возвращайтесь к ней раз в неделю: автор обещает обновлять список ежедневно и добавлять комментарии к каждой статье.

По материалам Habr AI