Послушал очень плотное по контенту и интересное для размышлений выступление с недавнего AI Engineer митапа от Dexter Horthy (фаундер YC стартапа, много выступает с докладами про Context Engineering для кодинг агентов)

Смотреть тут

⚫️Одна мысль про так называемую "dumb zone". Контекстное окно агента (Claude Code, Codex, ...) стоит держать заполненным только до определенного размера. В докладе автор эмперически говорит о 40%. Как только контекстное окно переваливает через этот рубеж, агент быстро начинает тупеть.

Учитывая MCP инструменты, кастомные правила, всякие манифесты типа CLAUDE.md и входы/выходы размышлений агентов, окно заполняется очень быстро.

Один способ побороть это, делегировать выполнение кусков задачи другим агентам (так называемые sub agents). Они будут выполнять задачу от главного агента, в своей копии контекстного окна, никак не засоряя основное, по итогу работы вернув в главное контекстное окно сжатое эффективное представление.

Другой подход – это agent skills, который активно продвигают Антропики.

⚫️Автор продвигает подход RPI (Research Planing Implementation) суть которого в том, что агент должен решать задачу (особенно если она сложная и подразумевает работу в уже существующей кодовой базе) в несколько этапов. Каждый этап может выполняться отдельным агентом или серией агентов. Исходя из названия подхода, в целом понятно, что должен делать каждый агент: делать поиск по кодовой базе в поисках актуального контекста, суммаризировать все это в план действий, а затем уже переходить к написанию кода через план.

Предлагается еще ввести Human Review на каждой из стадий. Потому что процесс принятия решений пока еще нельзя полностью аутсорсить агентам. Ревью так или иначе нужно. Автор подкрепляет свою ветку красивыми диаграммами вида: Одна плохая строчка в CLAUDE.md -> десятки тысяч плохого кода; Плохой рисерч агента –> потенциально сотни строк плохого кода; Плохой план исполнения -> потенциально десятки строк плохого кода.

⚫️Ну и напоследок, из-за того, что сломать агента на масштабе больших рефакторингов и кодовых изменений крайне просто, у инженеров разной сеньорности со временем формируется полярное отношение к AI агентам. Пока VP of Eng ломают голову, как его внедрять на уровне организаций и плавно переходят к ненависти AI технологий (неоднократно слышал такой фидбэк лично от разных матерых разрабов), более джуновые инженеры, оперирующие на уровне фичей, обожают все новые технологии, потому что это бустит продуктивность.