Классический ML был довольно творческой штукой. Придумать хитрую фичу из сырых данных, нашаманить нестандартную аугментацию, собрать гибрид из знакомых блоков. Нестандартные подходы часто вознаграждались.

С AI agents всё строго наоборот: нужно оставаться ближе к канону.

Да, при должно усердии можно заставить агента делать любые причуды. Хочешь промпты на сербохорватском? Пожалуйста. Свой формат tool calls? Не проблема, как-то будет работать. Но если Claude обучен на миллионах траекторий Claude Code, то каждое отклонение от их формата - это как плыть против течения. Можно, но зачем тратить ресурсы на адаптацию к причудам? You can't fight gravity gradient descent.

Потому, хоть и хочется иногда переизобрести велосипед, для большинства задач лучшая стратегия - разбираться, как устроены оригинальные scaffolding, читать рекомендации от провайдера и не выпендриваться.