Как настроить AI-агента для выполнения долгосрочных задач

Далеко идущие цели. Или как за выходные потратить 80% недельной Pro-подписки OpenAI за $200 на экспериментах с /goal. /goal – это режим для AI-агента (я использовал Codex CLI), который позволяет задать агенту цель. Он будет идти до неё, пока не достигнет. Важно, что перед финальным ответом, агент вернётся к исходной цели и перепроверит, а точно ли он её достиг? Как сделать так, чтобы AI-агент мог работать над задачей по-настоящему долго? Мы должны задать следующее: 1. Конечный результат. Чем подробнее – тем лучше. 2. Критерии, описывающие, что такое "готово". 3. Какие у модели есть ограничения. Ключевой пункт на самом деле. Потому что он создаёт для модели feedback-loop. 4. Инструменты, с помощью которых соблюдение ограничений можно проверить. Как это можно организовать на практике: 1. Идём в GPT-5.5 Pro. 2. Надиктовываем ему детально идею проекта, который хотим реализовать. 3. Сообщаем, что сейчас будем собирать детальное ТЗ, которое нужно сразу записывать в md-файлы для подготовки итогового zip-архива (чтоб не потерял ничего по пути). 4. Просим провести с собой глубокое интервью (с вариантами ответов и подсветкой правильного по мнению модели – так проще проходить опрос на 100 вопросов), чтобы вы с GPT понимали детали реализации на 100% одинаково. 5. Далее, опционально, можно уточнить "А будет ли готово к продакшну то решение, которое сейчас описано в ТЗ?". И получить ещё пачку вопросов в интервью с вариантами ответов, чтобы подсветить другие аспекты проекта. 6. Разбиваем с помощью GPT ТЗ на конкретные задачи. Выполнение каждой должно быть проверено через запуск тестов. Unit+автотесты+playwright для UI-тестов. Это те самые ограничения, которые обеспечивают feedback-loop после каждой задачи. 7. На базе сформированного архива просим сделать `/goal`-промпт, который будет ссылаться на md-файлы внутри архива (ибо ограничение в 3000 символов на `/goal`). 8. Готово. После прохождения всех описанных выше этапов – я получил 26 часов работы в /goal-режиме на выполнение 400+ задач по реализации проекта. Схема достаточно общая. Посмотреть на долгий /goal она позволит. Получение production-ready продукта не гарантировано. Придётся напильником доводить до того, что нужно. Есть моменты, в которых её можно улучшить. Например, более суровый feedback-loop и описание каждой из задач в определённом формате. Про свои находки в этих (и других) направлениях расскажу в следующих постах.