Почему разработчики ИИ – за лупы Когда я впервые услышал слово «агенты», я не сильно обратил на него внимание. Тогда в мыслях было хотя бы привыкнуть к чатгпт и прочим БЯМ. Теперь ясно, что агенты действительно сильно повлияют на науку и жизнь. Но пока учёные стараются это осознать, разработчики ИИ уже ушли дальше и говорят, что следующий шаг – лупы (loops – петли, циклы) Идея в том, что агенты уже достаточно умны, чтобы самим находить пути решения задач. Нужно только поставить задачу и запустить цикл: «пока не нашёл решение, работай дальше». Конечно, в таком простом виде он сработает довольно плохо, поэтому нужно выстраивать дизайн системы. Агенты могут сами писать для себя код, решать подзадачи, проводить исследования и делать это, пока цель не будет достигнута (или пока не застрянут). Это называют инженерией циклов – loop engineering Вот пример с хакатона при поддержке Deepmind, в котором я участвовал. Одни из участников делали агента, который помогал бы в разработке лекарств. Но не просто БЯМ с инструментами, а систему, способную изменять свой собственный код. Для теста ей задали вопрос, ответ на который сама модель не знала. Зато она знала, в какой базе данных хранятся ответы, написала код для обращения к этой базе, посмотрела ответ там и выдала его. Программа сама написала код, который делает её более способной – это ли не магия? Про другой впечатляющий пример агента, который сам улучшил себя так, что превзошёл Claude code и другие аналоги, можно почитать здесь Если вы тоже верите, что за этим будущее, распространяйте по соцсетям посты с тегом #залупинжиниринг !

Все, с выходом Fable и 5.6 sol вы больше не должны понимать, что происходит у вас в коде. Не до всех еще дошло, но вы больше не software engineer, вы loop engineer

↑ Я думал, что это типичный твиттер шитпостинга, но реально начал видеть вокруг себя серьезных людей, кто так считает. Мол, раз у Бориса в антропике получается, то и мы так должны делать

Ну камон, ребят. Все же понимают, что публичные лица компаний, который продают лопаты всегда будут преувеличивать ценность этих лопат и формировать хайп, который через какое-то время действительно пушанет технологии до уровня, который они продвигали. Типичный fake it till your make it – так все технологии развиваются и всегда развивались. Но мы то с вами не обязаны собой жертвовать ради этого, ну Почему я считаю, что сейчас это все еще не работает и хорошие инженеры должны понимать что происходит под капотом систем, которые они строят (даже если они строят их печатая/наговаривая английский/русский текст)? Постараюсь порассуждать "из первых принципов": Дело в том, что это всегда так и было – хороший инженер всегда понимал систему как минимум на один уровень абстракции ниже того, на котором её писал. Хороший Python разработчик знает про GIL и 3.13, PyMalloc, сборщик мусора, ссылочную природу объектов, и что многие библиотеки написаны на других языках со своими ограничениями и возможностями. И для него код на пайтоне на самом деле раскрывается гораздо глубже чем он выглядит на первый взгляд – тот самый tacit context Хороший C++ разработчик скорее всего знает не только про разные виды памяти, устройство умных указателей и виртуальные таблицы, но и в курсе про уровни хардварного кэша, особенности архитекутры процессора и хаки, которые использует компилятор для компиляции под эти архитекутры. И может даже знать, в какие конкретно ассемблерные инструкции раскроется его код. Понимает как треды устроены на уровне ОС, какие механизмы их переключения на уровне ядра, и как писать lock-free код ↑ Этого всего нет напрямую в синтаксисе языка. Это особенности поведения систем на гораздо более низких уровнях. И проблема в том, что если инженер их не знает, то он даже не знает чего он не знает. А значит, не узнает и о наличии проблем на этих уровнях. В итоге прод ложится под растущей нагрузкой, баги не находятся неделями и затыкаются костылями, из-за которых прод снова ложится, но уже в следующем квартале ——— Короче, мало топить за loop enginering. Нужно понимать что в результате этих циклов получится Так же как когда вы пишете цикл на C++, вы понимаете, как данные будет лежать в кэше (и в каком), будут ли лишние аллокации в куче, и раскроется ли ваша числодробилка в SIMD-инструкции В общем, это фундаментальное свойство любого профессионала – видеть систему глубже чем она описана Подгорело, @ai_grably