Prompt Engineering → Context Engineering → Harness Engineering → Loop Engineering → Graph Engineering (мы здесь). И всё это, кстати, называется Agentic Engineering.

С недавнего времени стали очень активно рассказывать о «новой» парадигме, которая называется Graph Engineering (вот тут хороший, иллюстративный твит).

На самом деле, это никакая не новинка, а старая концепция, переложенная на новый лад. Когда агентов становится слишком много, время их непрерывной работы измеряется днями, а цена ошибки возрастает — нет других вариантов, кроме как переносить агентную систему на уровень графов.

Claude Code уже научился строить Dynamic Workflows (динамический процесс), там под капотом как раз графы, где узлами являются агенты, а рёбра представляют собой передачу данных и управления между этапами работы.

На картинке выше — пример того, как работает / deep-research, динамический процесс, поставляемый вместе с последними версиями Claude Code.

К чему это всё…

Анализируя происходящее, понимаю, что мы несёмся в мир сетей динамических рабочих процессов, каждый из которых будет представлять собой самоверифицируемый набор задач и связанных с ними результатов.

Будущее не в мега-harness, не в мега-оркестраторах, а в наборах относительно независимых, хорошо описанных процессов с чёткими входами, выходами и проверками.

Откройте эту страницу, прочитайте статью, посмотрите на простую анимацию слева, там ребята из Anthropic визуализировали базу прогресса :)

Рекомендую всем и каждому, кто серьёзно увлекается агентами, мультиагентными системами и смотрит в сторону OME, подробнейшим образом изучить концепцию, которую сейчас предлагает Claude Code, уверен, что скоро все крупные игроки к ней «притянутся».

Ну, а следующий уровень — оркестрация «этажом выше», при которой агентный слой будет представлен моделями разных вендоров.

p.s. Вангую, что n8n в какой-то момент выйдет как раз с такой функциональностью :)

Happy Tuesday, @aiwizards