Собрал полезное по мотивам вчерашних размышлений

Так что же делать джуну? Ну, точно не пытаться конкурировать с нейросетью там, где она быстрее. Это проигрышная стратегия. Нейросеть напишет черновик быстрее, сгенерирует код быстрее, найдёт шаблон быстрее. Спорить с этим бесполезно.

Например, есть то, что она не умеет и ещё долго не научится. Нейросеть не понимает, что задачу вообще не нужно было делать. Она не умеет договариваться, не может управлять процессами. И это то, чему джуну нужно учиться в первую очередь.

Что качать в себе:

Декомпозиция. Умение разбить любую задачу на шаги до того, как браться за инструмент. Это не технический навык, это мышление. Тренируется на любом проекте, даже без ИИ.

Критическое мышление на выходе. Нейросеть не краснеет. Она выдаст историю про члены с той же уверенностью, что и корпоративный пресс-релиз. Привычка проверять результат и понимать, почему он плохой, — это то, что отличает оператора от специалиста.

Коммуникация и управление ожиданиями. Агентами управляют через постановку задач. Людьми — тоже. Умение чётко формулировать, что нужно и что считается результатом, становится ключевым навыком и для работы с ИИ, и для работы в команде.

Системное мышление. Видеть не задачу, а процесс вокруг неё. Понимать, откуда пришла задача и куда уйдёт результат. Читать про это можно у Донеллы Медоуз — «Системное мышление». Книга не про ИИ, но объясняет главное.

Что почитать про агентов:

— Статья Anthropic про архитектуры агентных систем — с чего начинать и как не наломать дров с фреймворками. Самое цитируемое практическое руководство по теме, по версии Hacker News. Там же поваренная книга разработчика агентов на GitHub.

— Гайд OpenAI — для тех, кто хочет понять, когда вообще нужен агент, а когда достаточно обычного вызова модели. Написано для новичков и менеджеров.

— Twelve-Factor Agents — 12 принципов от инженера, который перепробовал все фреймворки и пришёл к выводу, что в продакшене их почти никто не использует. Честный взгляд изнутри.

— Whitepaper Google «Агенты» — архитектура агентов: модель, инструменты, оркестрация. Академично, но читаемо.

— Статья про математику успеха агентов — почему длинные задачи проваливаются экспоненциально чаще коротких. Полезно понимать, прежде чем отдавать агенту что-то важное.

Хороших выходных.

#ai_agents