Долгие годы разработчики надеялись на предсказуемость и контроль — создавали код и ждали, что он будет работать как часы. Теперь всё кардинально меняется. В мире появляется новая дисциплина — агентная инженерия, которая работает против привычных правил. Вместо полного контроля — система учится на своих ошибках и постоянно совершенствуется.
Общепринято, что традиционный софт строится по схеме: разработка, тесты, запуск, потом исправления. В новом подходе важнее постоянное обучение и получение обратной связи из реальной работы. Индустрия уже убеждена, что без системного подхода к использованию данных и межфункционального взаимодействия добиться успеха нельзя.
Почему сейчас? В погоне за инновациями кроется опасность
Все началось с растущего интереса к большим языковым моделям (LLMs). Компании стремительно внедряли их в финансы, HR, логистику. Но столкнулись с проблемой: модели работают не всегда предсказуемо, а ошибки могут дорого стоить. В итоге выяснилось — необходима новая архитектура, основанная не только на модели, а на системе из взаимосвязанных компонентов.
Что именно делает агентную инженерию особенной?
- Компонентность: системы делят задачи между специализированными модулями — это как разбиение работы по отделам, чтобы каждая команда делала свою часть.
- Итеративность: проект проходит циклы: создание, проверка, запуск, сбор данных, улучшение. Надо научиться извлекать пользу из работы в продакшене.
- Коллаборация: синергия инженеров, дата-сайентистов и продуктовых команд — так достигаются лучшие показатели.
Ключевые вызовы и как с ними бороться
- Проблемы с управлением состоянием: нужно помнить, что системы — не статичные, а динамичные, и важно правильно реализовать отслеживание истории и текущего состояния.
- Обеспечение прозрачности: коммуникация non-determinism — информационных неопределённостей — должна быть понятной для пользователей и разработчиков.
- Интеграция и управление данными: качество данных и их систематизация — основы успеха или провала системы.
К чему стремиться? В будущее — модульные и гибкие системы
План индустрии — переход к архитектуре, где большая часть решений разлагается на мелкие, управляемые юниты. В работе уже используются платформы с иерархической структурой, где высокоуровневый план формируют именно люди, а lower-level — агентами, например, система AutoGen или LangChain.
Особое внимание уделяется инфраструктуре — управление моделями, системами кэширования, инструментами мониторинга и управления. Важна способность быстро тестировать гипотезы, корректировать параметры и оперативно развертывать новые решения.
Общий тренд: развитие методов повышения доверия — chain-of-thought, constraint-driven prompts, decomposition. Всё это делает системы не только умнее, но и практичнее — выводит на следующий уровень.
В конце концов, ставка делается на автоматизацию всего цикла разработки — от кода до деплоя и поддержки. В перспективе появится полноценная «экосистема» агентных решений, где организации смогут управлять целыми экосистемами систем, сокращая ручной труд и ускоряя развитие.
Это не просто очередной модный тренд, а фундаментальный сдвиг будущего разработки ПО. Агентная инженерия задаёт новые правила, в которых uncertainty и постоянное обучение станут нормой. Те, кто уже включились, получат преимущество, ведь скоро от этой практики будет зависеть конкурентоспособность и эффективность бизнеса.
