AI-хайп тихо свернул в копилотные сценарии.

Я тут готовил доклад про то, как развиваются когнитивные архитектуры. Рефлексировал над своим же выступлением «Системный дизайн будущего» полугодовой давности.

Тогда казалось, что вот-вот в проде появятся агенты, которые оркестируют межсервисные и межагентские вызовы по какому-нибудь MCP. Мир, где разработчики микросервисов становятся разработчиками «смыслов».

Случилось ли это? Скорее — нет.

Индустрия и хайп вокруг уехали в более приземлённый сценарий: ускоряем конкретный рабочий процесс, а ответственность оставляем за человеком. Хайп съехал из «AI вместо» в «AI рядом». Добро пожаловать в копилотный мир:

— McKinsey публикует отчёты о том, как компании внедряя LLM ускоряют сотрудников
— Самые громкие LLM-стартапы фокусируются на ускорении конкретных рабочих сценариев (см Cursor raises $2.3 billion funding round)
— Компании «соревнуются», сколько процентов кода написано AI (сколько у вас, кстати?)

Почему так произошло?

— Сервисы без детерминизма опасны (кто бы мог подумать?). Никто не готов отдавать бизнес-решения LLM. Поэтому human-in-the-loop выигрывает: AI подсказывает, но человек жмёт «отправить».
— Смена парадигмы «AI вместо» к «AI рядом». Продакшен с агентами слишком сложный, а тулы вокруг рабочего места сотрудника — управление и решения у человека — понятны.
— Дорого строить продакшен-инфраструктуру: GenAI требует инструментов MLOps / LLMOps, pipelines, observability, retraining и проч.
— ROI копилотов проще объяснить. «–30% времени на ответ в саппорте» понятнее CFO, чем «автономный агент оптимизирует операционную нагрузку».

Что сейчас заслуживает внимания почитать:

— Schema-Guided Reasoning — популярный топик о том, как сделать LLM более детерминированными. Путь к тем самым агентам, но контролируемым.
— Проект NANDA — ребята из MIT делают «интернет будущего» на основе общающихся агентов в распределённой архитектуре. Как IoT, только IoA (Internet of Agents).

А как у вас? Используете агентов?