From Writing Code to Managing Agents. Most Engineers Aren't Ready | Stanford University, Mihail Eric (Рубрика #Engineering)

Интересное интервью Mihail Eric, Head of AI at Monaco и лектора Стэнфорда, где он ведёт курс "CS146S: The Modern Software Developer". Mihail Eric интересно рассказывает про то, куда реально двигается разработка софта. Основная мысль про то, что профессия не исчезает, но центр тяжести уходит от ручного написания каждой строчки к оркестрации AI-агентов, декомпозиции задач, проверке результатов и проектированию среды, в которой агентам можно доверять. Собственно, сам курс "CS146S: The Modern Software Developer" как раз про это.

В этом интервью 15-минутном интервью были несколько интересных мыслей

1️⃣ Eric объясняет почему junior-рынок так штормит тремя факторами
- Перегретый найм после 2021 года и последующие сокращения
- Резкий рост числа CS-выпускников
- AI, из-за которого компании всё чаще думают не "кого ещё нанять", а "сколько AI-native инженеров нужно, чтобы закрыть тот же объём работы"

2️⃣ Eric объясняет, а кто такой AI-native engineer
- Это не просто про промпт инженер, а скорее разработчик с нормальной базой в system design, алгоритмах и традиционной разработке
- Этот инженер должен уметь работать с агентскими workflow
По мнению Eric основная ошибка - это попытка сразу запускать много агентов. Но лучше начинать наоборот: сначала один агент на один workflow, потом постепенно добавлять только изолированные задачи и лишь затем масштабировать оркестрацию

3️⃣ Eric рассказывает про дружелюбную для агентов кодовую базу
- Для агента тесты - это не "nice to have" фича, а фактически контракты
- Если тестов мало, README устарел, а одинаковые сущности создаются разными паттернами в разных местах, то агент начинает гадать - и очень быстро начинает плодить ошибки.
В итоге, тексты, документация и единые паттерны базы - это не просто инженерная гигиена, а просто база для AI-native разработки

4️⃣ Eric отмечает, что мульти-агентные workflows больше похожи на менеджмент, чем на классическое программирование
Нужно уметь быстро переключать контекст, держать в голове, чем занят каждый агент, понимать, где он застрял, и мягко возвращать его в правильную траекторию. По сути, сильный AI-native engineer - это уже немного менеджер команды из агентов:)

5️⃣ Eric отмечает важность вкуса продуктового и инженерного
Функциональный продукт и действительно сильный продукт разделяет не только корректность кода, но и желание пройти "последнюю милю": сделать фичу устойчивее, полезнее, глубже, довести UX и robustness. Eric связывает это с постоянным экспериментированием: даже команды, которые строят AI-инструменты, сами всё время переписывают и переизобретают свои workflow.

В общем, автор за 15 минут продал мне свой курс про современную разработку софта, лекции которого уже доступны на Youtube (правда, это не официальная версия, которую я не нашел, а сгенерированная через notebook lm на основе материалов курса)

#Agents #Software #Engineering #Management #DistributedSystems #SystemDesign #AI