«Создание приложений с ИИ-агентами» Майкла Альбады Ох и давно у нас не было обзоров книжек и вот, кажется, что появилась, реально топовая по ИИшке для менеджеров. Прямо так аккуратненько тебя ведут от базовых основ - делаю что-то через чат, к сложным многопотоковым агентам и все это по правлено типичным Энтерпрайзом: создаем правила, ограничения для агентов и прочее. Ну и забавно, что даже научный редактор русского издания отдельно предупреждает:

пока книжка ехала в печать, часть фреймворков и API уже успела поменяться.

Добро пожаловать в AI engineering 😁 Главная мысль книги: сделать агента, который один раз красиво отработал в демке, легко. Сделать агента, который стабильно работает в проде, сильно сложнее. 1. Возможно, вам вообще не нужен агент Автор предлагает примерно такую иерархию: детерминированная задача → обычный код; известный набор ветвлений → workflow; нужно отвечать по документам → RAG; непредсказуемый ввод + динамическое планирование + действия → вот теперь можно доставать агента. А то сейчас у нас иногда архитектура примерно такая: «if можно было написать за 20 минут, поэтому мы сделали мультиагентную систему». 2. Агент - это далеко не только LLM Нормальная агентная система состоит примерно из: • модели; • инструментов; • памяти; • знаний; • оркестрации; • механизмов обучения; • инфраструктуры вокруг всего этого. Чем больше автономности мы даем системе, тем больше инженерии появляется вокруг самой LLM. 3. Больше агентов != лучше Отдельная глава посвящена переходу от одного агента к нескольким. И тут тоже неожиданно никакого «роя агентов, который завтра заменит корпорацию». Мультиагентность имеет смысл, когда нужна специализация, параллельное выполнение или реально сложная координация. Во всех остальных случаях вы получаете: больше коммуникаций → больше контекста → больше токенов → больше задержки → больше способов все сломать. То есть агентная версия нашего любимого: микросервисы нужны не потому, что их можно сделать. 4. Evals становятся новой частью SDLC Вот это, пожалуй, одна из самых полезных частей книги. Для обычного приложения мы примерно понимаем: написали → протестировали → выкатили. С агентами этого мало. Нужно отдельно проверять: • правильно ли выбран инструмент; • правильно ли переданы параметры; • нормально ли агент спланировал действия; • правильную ли память достал; • не галлюцинирует ли; • справляется ли с неожиданным вводом; • достигает ли вообще конечной цели пользователя. Автор довольно прямо формулирует: непротестированный агент = ненадежный агент. И evals предлагается встраивать непосредственно в жизненный цикл разработки, а не устраивать большой экзамен перед релизом. 5. А после прода начинается еще веселее Отдельные главы посвящены эксплуатации. OpenTelemetry, traces, Langfuse, Grafana, shadow mode, canary, поиск регрессий. Вплоть до самовосстанавливающихся агентов. То есть AI engineering постепенно становится удивительно похож на обычный software engineering. Только теперь у нас внутри системы сидит вероятностный компонент, который иногда внезапно решает сделать что-то творческое. ❤️ - если забрал в бэклог 🔥 - если читал и зашло 💅 - если читал и не зашло

1М контекстное окно - прорыв или фикция? Context Arena забенчмаркали стойкость контекста для GLM 5.2 и Opus 4.8 - значит, это хороший повод нам вспомнить про контекстную инженерию. На бенчмарке отчетливо видна существенная просадка внимательности моделей на 512к контексте: в среднем, почти в 2 раза в сравнении с 64к контекстом и примерно в 1.5 раз в сравнении с 128к контекстом - грубо говоря, для нас с вами это означает то, что на 512к контексте агент будет терять в полтора раза больше деталей, чем на при 128к заполненности. Для открытых моделей проблема потери контекста особенно актуальна, поэтому практический вывод такой, что по-хорошему, с ними стоит держать заполненность контекстного окна не выше 128к, а лучше даже меньше - ни о каком 1М, конечно, и речи не идет, там просадка будет колоссальной. Кстати, у моделей Kimi K2.6 и, тем более, Minimax M3 дела обстоят еще хуже. Что еще? Открыв закрытых моделей на большом контексте от открытых все еще впечатляет, хоть уже и не такой драматичный - спасибо DeepSeek за DeepSeek Sparse Attention, которую в GLM-5.2 развили через IndexShare. Кстати, о GLM 5.2 - как видно, моделька действительно на удивление успешная в т. ч. на больших контекстах. Opus 4.8 идет рядышком с GPT 5.5, но последняя все равно сильнее, особенно на совсем больших контекстах. На этом месте вспоминаем интересную деталь - в Codex App по дефолту контекстное окно для GPT 5.5 все еще 256к - то есть, по сути, точность всегда остается где-то на уровне 75%+- (по MRCRv2), а благодаря превосходному алгоритму компактизации, команде Codex удается сохранить все действительно важное так, что эти компактизации обычно и не заметны вовсе - то есть, конкретно в случае с Codex проблему контекстной инженерии ребята здорово решили на уровне модели и на уровне Harness (обвязки), в то время, как Claude Code в этом аспекте требует чуть больше ручной работы - модель на 1M контекста там включается прямо в выпадающем списке (велик соблазн ее включить), но кажется, что простой обыватель зачастую не очень понимает, что переключение на эту модель потребует от него ручного управления контекстом - как только контекст переваливает за условные 200к, начинается зона риска, в которой нужно либо переходить в новый чат, либо, хотя бы, вызывать компактизацию - что и приходилось делать. Что уж говорить, что пользователям открытых моделей за загрузкой контекста все еще стоит следить куда пристальнее. Короче, в 2026-м контекстную инженерию (в которую входит контроль % заполнения контекстного окна) пока никто не отменял - чем больше забит контекст, тем сильнее приходится надеятся на удачу. И, конечно, не забываем про контроль AGENTS.md, скиллов, MCP, progressive disclosure и т. д. - тоже все составляющие context engineering, с открытыми моделями все это становится еще важнее. Кстати, современная версия Context Arena прогоняет бенчмарк MRCRv2 от Google DeepMind (GDM-MRCRv2). Paper про MRCRv2 (Michelangelo) Датасет MRCRv2 А как вы менеджите контекст? Обращаете ли внимание на % заполнения? Наблюдаете ли просадки в качестве output модели на больших контекстах? @ai_driven