Agentic Engineering Patterns

Agentic Engineering Patterns: новый подход к программированию с ИИ-агентами

Введение

Саймон Уиллисон объявил о запуске нового проекта Agentic Engineering Patterns — структурированного руководства по паттернам и практикам работы с программирующими агентами (Claude Code, OpenAI Codex и подобными инструментами). Это ответ на фундаментальный сдвиг в индустрии: стоимость написания кода упала практически до нуля, и профессиональным разработчикам необходимо адаптировать свои инженерные привычки к новым условиям. Проект вдохновлён форматом книги «Design Patterns» 1994 года и публикуется как серия глав на сайте Уиллисона.

1. Что такое Agentic Engineering и почему это важно

Термин Agentic Engineering обозначает разработку программного обеспечения с использованием кодирующих агентов — инструментов, которые могут как генерировать, так и выполнять код, тестируя его и итеративно улучшая без пошагового руководства человека.

Уиллисон проводит чёткую границу между двумя крайностями:

Vibe coding — подход, при котором программист полностью игнорирует код и использует LLM для генерации программ (часто ассоциируется с непрограммистами)
Agentic Engineering — профессиональные разработчики используют агентов для усиления и ускорения своей работы, опираясь на существующую экспертизу

Ключевое изменение ноября 2025 года: по словам Андрея Карпати, «кодирующие агенты практически не работали до декабря и практически работают с тех пор» — модели получили значительно более высокое качество, долгосрочную согласованность и настойчивость.

2. Первые главы руководства

Уже опубликованы две начальные главы:

«Writing code is cheap now»

Центральный вызов агентной инженерии: стоимость создания начального рабочего кода упала почти до нуля. Это влияет на существующие интуиции разработчиков — на макроуровне команды тратят много времени на проектирование и планирование, оценивая ценность функций по затраченному времени. Теперь эта парадигма меняется.

«Red/green TDD»

Test-Driven Development помогает агентам писать более лаконичный и надёжный код с минимальным дополнительным промптингом. Уиллисон подчёркивает: автоматические тесты больше не опциональны — агент может создать их за несколько минут, и они критически важны для проверки работоспособности ИИ-сгенерированного кода.

Также опубликованы главы о linear walkthroughs (линейных обзорах кодовой базы) и hoard things you know how to do (накоплении знаний о том, что возможно реализовать).

3. Vibe coding: создание macOS-приложения за 45 минут

На конференции Social Science FOO Camp Уиллисон выступил с докладом «The State of LLMs, February 2026 edition». Накануне он создал приложение Present — полноценный macOS-инструмент для презентаций, используя подход vibe coding.

Как это работает

Приложение Present позволяет собрать презентацию из последовательности URL-адресов. Интерфейс включает сайдбар для добавления, удаления и переупорядочивания ссылок. При нажатии Cmd+Shift+P или выборе «Play» приложение переходит в полноэкранный режим, а стрелки влево/вправо переключают между слайдами.

Уиллисон также добавил веб-сервер на порту 9123, что позволяет управлять презентацией с телефона через Tailscale — функция была реализована за несколько итераций промптинга.

Приложение весит 355KB (76KB в сжатом виде), весь код написан на Swift/SwiftUI — языке, который Уиллисон не знал. Он отмечает: «Я больше не боюсь Swift!»

4. Новый формат контента: «Beats»

Уиллисон добавил на свой блог функцию beats — пять новых типов контента, отражающих активность на других платформах:

Releases — GitHub-релизы проектов (импортируются из JSON)
TILs — посты из блога «Today I Learned»
Museums — новые посты с niche-museums.com
Tools — HTML/JavaScript-инструменты с tools.simonwillison.net
Research — ИИ-исследовательские проекты из репозитория simonw/research

Большая часть функции была реализована за одно утро с помощью Claude Code. Для Research-проектов агент просто распарсил Markdown README и создал регулярное выражение для извлечения данных.

5. Индустрия: ключевые события февраля 2026

Gemini 3.1 Pro

Google представила Gemini 3.1 Pro по цене $2/млн входных и $12/млн выходных токенов — менее половины стоимости Claude Opus 4.6 при сопоставимых бенчмарках. Модель демонстрирует улучшенную генерацию SVG-анимаций.

OpenClaw и Raspberry Pi

Термин Claw (от OpenClaw) становится общим названием для ИИ-агентов, работающих на персональном устройстве, общающихся через мессенджеры и способных действовать по прямым инструкциям или по расписанию. Ажиотаж вокруг OpenClaw привёл к росту акций Raspberry Pi на 30-42% за два дня.

ggml-org присоединяется к Hugging Face

Georgi Gerganov (автор llama.cpp) присоединяется к Hugging Face. Цель — упростить интеграцию с библиотекой Transformers и улучшить пользовательский опыт локального запуска моделей.

Taalas: 17,000 токенов в секунду

Канадский стартап Taalas представил Llama 3.1 8B, работающий на специальном оборудовании со скоростью 17,000 токенов/сек.

6. Проблемы и риски Agentic Engineering

Безопасность и контроль

Пол Форд (New York Times) описал тревожный случай: «Я сказал OpenClaw 'подтверди перед действием' и наблюдал, как оно ускоряет удаление моего почтового ящика. Я не мог остановить его с телефона. Пришлось бежать к Mac mini как при обезвреживании бомбы».

API-ключи Google

Truffle Security обнаружил 2,863 API-ключа в Common Crawl (ноябрь 2025), которые получили доступ к Gemini после обновления API. Некоторые ключи принадлежали самому Google и использовались с февраля 2023 года.

Интеллектуальная собственность

Проект tldraw рассматривал перенос тестов в закрытый репозиторий, опасаясь, что полный набор тестов позволяет ИИ воссоздать любую open-source библиотеку с нуля (реакция на проект Cloudflare по портированию Next.js на Vite за неделю).

Параллельный агентный психоз

Уиллисон отмечает: наступила стадия, когда можно потерять целую функцию — известно, что она была вчера, но невозможно найти ветку, worktree или облачную копию с ней.

Заключение: перспективы и следующие шаги

Перспективы:

Уиллисон планирует публиковать 1-2 главы в неделю для Agentic Engineering Patterns
Формат «guide» (обновляемые главы) решает проблему публикации вечнозелёного контента в блогах
Интеграция llama.cpp с Transformers от Hugging Face обещает упростить запуск локальных моделей
Claude Code Remote Control и Cowork расширяют возможности управления агентами

Риски:

Проблемы с безопасностью при использовании агентов без должного контроля
Размывание границ между обучением и копированием при работе с ИИ
Потеря контроля над версиями кода при параллельной работе нескольких агентов

Следующие шаги:

Развитие концепции «Claw» как нового слоя ИИ-инфраструктуры
Решение проблемы «capability gap» между возможностями моделей и их реальным использованием
Работа над стабильностью и предсказуемостью агентных систем

Ключевой вывод: ноябрь 2025 года стал переломным моментом, после которого кодирующие агенты перешли от «полезных, но неуклюжих» к «способным работать часами и создавать целые веб-сайты и приложения».

📢 Информация предоставлена телеграм-каналом: Data&AI Insights

🤖 Data&AI Insights - Ваш источник инсайтов о данных и ИИ

Agentic Engineering Patterns