Плохой менеджер Артём Арюткин

Помогите!!!!
Я забыл как работать!

Короче, вчера столкнулся с очень крутым примером работы с возражениями/конфликтами в самом необычном месте:

1. У нас было пара часов до рейса. И мы решили, что будет отличной идеей взять экскурсию на лодке на часик. Тем более, что на пирсе увидели лодку, у которой есть прозрачное дно/трюм, она как раз уезжала.

2. Когда лодка вернулась мы (Демыч сам, на самом деле), с нашим небольшим контролем поговорил с командой и договорился покататься через час.
Супер! У нас как раз время пообедать.
Через час мы подходим и уже «хозяин сервиса, а не команда» говорят нам, что придется подождать еще час, так как это время было уже забронировано

Мы, конечно, начинаем немного наигранно возмущаться, что мы договорились, что у нас самолет и мы и так уже час ждали и чел, владелец, просто красавчик делает по шагам:

Шаг 1: Просит прощения и говорит, что «команда проявила проактивность, но они не знали о том, что время было заранее забронировано»
Шаг 2: продолжает говорить, что ему очень жаль, что мы можем упустить такую прекрасную возможность покататься.
Шаг 3: предлагает нам скидку и угоститься вкусным кофе в его кафе (конечно, бесплатно).
Тут, мы, скорее в шутку, просим скидку 50%, на что он возражает нам и предлагает 15%. Напоминая, что угостит нас еще кофе.
Шаг 4: он продолжает говорить о том, какая у них замечательная эксурсия и как ему жаль, что мы ее пропустим.

Короче, чел сразу обозначил, что команда красавчики, предложил скидку и продолжал продавать свои услуги!

Даже сильные специалисты на собесе на английском немеют 🙅‍♀️

Метрики, roadmap, discovery — на русском объяснишь без запинки. А на интервью на английском включается стресс: паузы, формулировки, неуверенность. Получить оффер мешает не слабый английский, а 0 практики именно в формате собеседования.

Так было и у Михаила, клиента AgileFluent, продакта с опытом 3 года, два года почти не пользовался языком. Через три месяца после старта обучения — оффер в международную финтех-компанию с релокацией!
Занятия с тьютором, карьерным экспертом и мок-интервью на курсе «Английский для собеседований» дали эффект даже там, где не ждёшь: Михаил стал не только увереннее говорить, но и лучше решать кейсы и писать письма.

За плечами команды сотни таких кейсов — они умеют работать на результат.

Если ты работаешь в IT/Digital и хочешь в зарубежную компанию — в офис или на удалёнку, с зарплатой в валюте, оставь заявку на бесплатную диагностику твоего уровня английского для интервью:
— она пройдёт на английском — сразу оценишь себя в реальном диалоге с собеседником;
— для тебя проведут короткое тестовое собеседование в формате скрининга;
— дадут персональные рекомендации.

→ Записаться

Реклама. ООО «Эджайл», ИНН 7810964334, erid: 2VtzqvEEc5S

«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

Если вы еще не поняли, что я все еще в отпуске, то ловите мем

2 причины, почему я не просыхаю на этом острове! 🏝️

1. Дожди!
2. Банка колы - 600 рублей, а значит приходится изо всех сил дегустировать вино! 🤣

Разверну мысль про то, что люди ленивы.

Типичная проблема, с которой сталкиваются люди - некомпетентные менеджеры.
Как мы понимаем, что менеджер некомпетентен (пример ниже не относится к топам, он относится к мидл и аппер-мидл менеджерам): они не могут сформулировать образ результата. Точнее могут, но им лень потратить время на это и они перекидывают задачу «наподумать» дальше по цепочке.

Как это понять?
Они закидывают в чат пару тезисов и ждут, что все разберутся сами.

Почему они так себя ведут?
Они копируют модель поведения менеджеров выше. Но прикол в том, что если для топа это оправдано, то вот для мидл- менеджеров это никак не оправдать.

А что происходит дальше?
Дальше исполнитель может выполнить задачу недостаточно качественно (еще бы, как ты ее качественно выполнишь, если критериев нет), а менеджер может все свалить на некомпетентность этого исполнителя.

И весь прикол в том, что теперь все вокруг стали менеджерами (ну в смысле, юзают агентов, как сотрудников).
Но если ты сваливаешь задачу на агента, то ответ «ну это Вася облажался» не принимается и вопросы возникают уже к тебе!

А ты компетентный менеджер?

🦄 - самый клмпетентский из всех компетентных
❤️ - ну средненько
💊 - пхах, всегда перекидываю задачу дальше по цепочке

2 года наблюдений, 22 тыс.инженеров и больше 4 тыс.команд

Интересно наблюдать, что то, о чем я говорю давно начинает постепенно проявляться в числах.

Люди ленивы: мы слишком легко перекидываем работу на других по цепочке.

То есть, если нейронка способна подготовить ответ, то мы поленимся его улучшать и просто закинем дальше по цепочке.

Это в свою очередь начинает создавать нагрузку на тех, кто более ответственный - типо синьорных ребят, которые начинают испытывать доп нагрузку.

Помните, я уже писал, что основные бенифицары от AI в разработке - не синьоры, а как раз те, кто больше заинтересован как можно скорее запилить фичу (шипперы они называются в исследовании).

А синьоры получают гораздо больше нагрузки.

Чем же ответят синьоры?

Через год увидим в исследованиях, что большая часть кода попадает в прод без ревью человеком.

У AI есть скрытая подписка. Называется «сеньор», так бы я сформулировал основную мысль статьи (уверен, через год будет как я предполагаю выше)

Короче, соблазн понятный: купили нейронку, стали быстрее писать код, пошли считать, сколько разработчиков можно сократить.

Вот сама статья от ребят из Faros.

Получилось любопытно.

Задач действительно закрывают больше.

На разработчика приходится на 33,7% больше завершённых задач и на 16,2% больше влитых PR.

Красиво. На слайд для руководства уже можно тащить.

А дальше начинается ревью.

Медианное время нахождения PR на этапе ревью выросло в 5,4 раза.

Авторы называют происходящее «налогом на сеньоров»: код выглядит убедительно, а поиск ошибок в логике требует глубокого понимания системы.

До прода тоже доехало.

Багов на разработчика стало на 54% больше. Инцидентов в месяц на 57,9% больше.

Дежурная смена тоже почувствовала вашу AI-трансформацию 🫡

Code churn вырос на 861%: здесь это отношение удалённых строк к добавленным за квартал.

Причиной могут быть и переделки, и полезная расчистка старого кода. Всю эту цифру записывать в «нейронка наговнокодила» было бы натяжкой.

Аааааааааа🤣

О, о!!!!
Еще отпуск с детьми - это, когда твои дети едят макароны, огурцы и пиццу в необычных местах!🙈🤣😱

Тут у нас дождь, поэтому мы чем занимаемся?
Прааавильно!
Катаемся на велосипедах, ходим в поход и в спортзал 💪

P.S. Не понимаю, почему только мы? Где все остальные????😁

#пятничное

Кажется, по такому принципу живет Наташка🤣

💯 - если ты согласнА, что так и должно быть
🦄 - если ты согласЕН, что так и должно быть
❤️ - чисто поддержать

Но вот часть со сказками меня немного пугает. Ну может слово неудачное, дальше разверну мысль.

Короче, когда Демка был маленький часто приходилось ему сочинять и рассказывать сказки: мы с Наташкой от этого, объективно уставали, но, кажется, это все-таки была полезная когнитивная нагрузка.
То есть, мозгу однозначно полезно

Серьёзные данные позволяют считать сочинение историй содержательной когнитивной деятельностью с вероятными небольшими преимуществами для креативного и нарративного мышления. Доказательств большого общего эффекта на интеллект или мозг пока нет.

См.ресерч

И вот вся эта современная движуха все больше забирает у нас что-то полезное и нужное для развития.

И за себя я не особо переживаю, а вот с детворой сложнее.
Хочется сделать так, чтобы они выросли способными и сообразительными.

А че, как вы тут думаете? Нейронки приведут к тому, что следующее поколение

😱 - будет слабее нас в плане общих знаний
❤️ - станет сильнее и лучше и отлично адаптируется, как это было с нами (телефоны, интернет, соц сети)
💊 - бегите, глупцы, скайнет уже вышел на тропу!

А вот так выглядит мой reading-pack в полет)