Представьте: я tech lead нескольких команд. 30 человек пишут ТЗ, код, тесты. Я выстраиваю процесс, управляю им, оцениваю и принимаю результат.
А теперь заменяем людей на AI-агентов. Что меняется?
Удивительно мало. Агентам так же нужны чёткие спецификации, декомпозиция задач, критерии приёмки. Так же нужен code review. Так же нужен кто-то, кто видит систему целиком и принимает архитектурные решения.
Что реально меняется: скорость итераций и цена ошибки. Агент напишет 1000 строк за минуту — но если задача поставлена криво, за ту же минуту сгенерирует 1000 строк мусора. Человек остановится и спросит. Агент — нет.
И тут выясняется, что всё, чему нас учил классический software engineering, работает ещё лучше с агентами: формализованные роли (аналитик, архитектор, разработчик, QA — только теперь это агенты), workflow с этапами и валидацией на каждом переходе, короткий контекст вместо монолитного промпта, автоматические проверки качества перед тем как результат пойдёт дальше по цепочке.
Кто умел управлять командой из 30 человек — справится и с 30 агентами. Кто не умел — получит хаос быстрее, чем раньше.
Согласен с ключевым тезисом — agentic engineering это не про «промптить лучше», а про смену роли. И список того, что становится в 10 раз ценнее, попадает в точку: архитектурное мышление, написание спецификаций, контекст-инжиниринг.
На практике это выглядит так: я трачу всё меньше времени на написание кода руками и всё больше — на декомпозицию задач, описание контекста иревью того, что сгенерировали агенты.
Большая часть проблем с агентами решается методологически: формализованные роли агентов, workflow разбитый на этапы с валидацией, чёткий, короткий контекст и критерии приёмки. По сути, управление AI-агентами — это тот же project management, только участники не люди. И инструментарий PM тут работает удивительно хорошо.
PS @Bunyaz39 верно поставил вопрос про джуниоров. Я бы усилил: проблема не только в том, откуда возьмутся архитекторы. Проблема в том, что текущие архитекторы, которые перестанут писать код, через 5 лет тоже потеряют способность эффективно управлять агентами. Контекст устаревает. Оркестратор, который не понимает, что именно оркеструет — это менеджер, а не инженер.
AI усиливает то, что уже есть. Выстроены процессы - ускоряет в разы. Нет процессов - ускоряет производство хаоса.
Проблема глубже, чем «люди не умеют фильтровать в Excel». Люди ищут волшебный промпт, который заменит погружение в проект. Вместо декомпозиции - «сгенерируй ТЗ». Вместо приоритизации - «пусть нейросеть решит». Vibe coding вместо project management.
При этом AI - не враг. Архитектурные решения остаются за человеком, но AI реально помогает увидеть альтернативы, которые сам бы не рассмотрел. Другой ракурс, нестандартная декомпозиция. Инструмент расширения мышления, а не замена.
Настоящий дефицит - не в промптах и не в инструментах. Дефицит в людях, которые готовы погрузиться в проект и выстроить систему от стратегии до конкретных, небольших задач. Скучная кропотливая работа, которую никакой AI пока не автоматизирует.
Представьте: я tech lead нескольких команд. 30 человек пишут ТЗ, код, тесты. Я выстраиваю процесс, управляю им, оцениваю и принимаю результат.
А теперь заменяем людей на AI-агентов. Что меняется?
Удивительно мало. Агентам так же нужны чёткие спецификации, декомпозиция задач, критерии приёмки. Так же нужен code review. Так же нужен кто-то, кто видит систему целиком и принимает архитектурные решения.
Что реально меняется: скорость итераций и цена ошибки. Агент напишет 1000 строк за минуту — но если задача поставлена криво, за ту же минуту сгенерирует 1000 строк мусора. Человек остановится и спросит. Агент — нет.
И тут выясняется, что всё, чему нас учил классический software engineering, работает ещё лучше с агентами: формализованные роли (аналитик, архитектор, разработчик, QA — только теперь это агенты), workflow с этапами и валидацией на каждом переходе, короткий контекст вместо монолитного промпта, автоматические проверки качества перед тем как результат пойдёт дальше по цепочке.
Кто умел управлять командой из 30 человек — справится и с 30 агентами. Кто не умел — получит хаос быстрее, чем раньше.
Согласен с ключевым тезисом — agentic engineering это не про «промптить лучше», а про смену роли. И список того, что становится в 10 раз ценнее, попадает в точку: архитектурное мышление, написание спецификаций, контекст-инжиниринг.
На практике это выглядит так: я трачу всё меньше времени на написание кода руками и всё больше — на декомпозицию задач, описание контекста иревью того, что сгенерировали агенты.
Большая часть проблем с агентами решается методологически: формализованные роли агентов, workflow разбитый на этапы с валидацией, чёткий, короткий контекст и критерии приёмки. По сути, управление AI-агентами — это тот же project management, только участники не люди. И инструментарий PM тут работает удивительно хорошо.
PS @Bunyaz39 верно поставил вопрос про джуниоров. Я бы усилил: проблема не только в том, откуда возьмутся архитекторы. Проблема в том, что текущие архитекторы, которые перестанут писать код, через 5 лет тоже потеряют способность эффективно управлять агентами. Контекст устаревает. Оркестратор, который не понимает, что именно оркеструет — это менеджер, а не инженер.
AI усиливает то, что уже есть. Выстроены процессы - ускоряет в разы. Нет процессов - ускоряет производство хаоса.
Проблема глубже, чем «люди не умеют фильтровать в Excel». Люди ищут волшебный промпт, который заменит погружение в проект. Вместо декомпозиции - «сгенерируй ТЗ». Вместо приоритизации - «пусть нейросеть решит». Vibe coding вместо project management.
При этом AI - не враг. Архитектурные решения остаются за человеком, но AI реально помогает увидеть альтернативы, которые сам бы не рассмотрел. Другой ракурс, нестандартная декомпозиция. Инструмент расширения мышления, а не замена.
Настоящий дефицит - не в промптах и не в инструментах. Дефицит в людях, которые готовы погрузиться в проект и выстроить систему от стратегии до конкретных, небольших задач. Скучная кропотливая работа, которую никакой AI пока не автоматизирует.