С четвёртой попытки я, кажется, наконец-то запустил свою персональную операционную систему на AI-агентах.

Я называю её Manifesta OS.

Первые три попытки были примерно одинаковыми: вау-эффект, быстрое ощущение силы, потом хаос.

Главная проблема оказалась не в том, что агенты “плохо отвечают”. Они как раз отвечают. Иногда слишком хорошо. На один вопрос агент создаёт два ответа. Пока ты разбираешься с двумя, он создаёт четыре. Потом восемь. Потом у тебя уже не система, а гидра.

Ты вроде бы хотел ускорить работу, а в итоге сидишь и управляешь размножением веток, версий, задач, документов, гипотез и “давайте ещё вот это проверим”.

В какой-то момент я понял, что борюсь не с AI, а с положительной обратной связью.

И тут неожиданно пригодилась Бауманка. Нас там учили устойчивым термодинамическим системам: если в системе есть положительная обратная связь, она уходит в разнос. Чтобы система стала управляемой, нужна отрицательная обратная связь.

В агентной системе это означает простую вещь:

агенты должны не только генерировать новое, но и сокращать энтропию.

Не просто “дать ещё один ответ”.
Не просто “создать ещё одну карточку”.
Не просто “накидать ещё вариантов”.

А привести систему в более понятное состояние, чем она была до этого.

Для этого нужен костяк абсолютной правды. Устойчивый набор документов, принципов, правил, знаний и процедур, который не расшатывается от каждой новой беседы.

Потому что если такого костяка нет, любая переписка постепенно уводит систему куда-то в сторону. Сначала чуть-чуть. Потом ещё чуть-чуть. А через неделю ты уже обсуждаешь совсем не то, с чего начинал.

На построение этого костяка у меня ушло где-то полтора-два месяца.

Не на “поставить агента”.
Не на “подключить модель”.
Не на “написать промпт”.

А именно на то, чтобы собрать структуру, в которой агент не плодит хаос быстрее, чем я успеваю его разбирать.

Сейчас главный принцип Manifesta OS для меня звучит так:

Хороший агент не тот, после которого появилось больше текста, задач и идей.
Хороший агент тот, после которого стало меньше непонятного.

И, кажется, это вообще главный сдвиг в работе с AI.

Мы слишком долго мерили агентов по тому, сколько они могут сгенерировать.
А надо начинать мерить по тому, сколько хаоса они смогли убрать.