Мне кажется, вопрос стоит перевернуть: не где найти столько потребностей в автоматизации, а что произойдёт, когда разработка ускорится в десятки раз.
Мы приближаемся к ситуации, когда проекты, занимавшие годы, будут делаться за недели, а огромное количество привычных программ и SaaS-сервисов потеряет смысл. Особенно показателен здесь замысел Macrohard: Маск хочет не просто создать ещё одного помощника для программиста, а воспроизвести работу целой софтверной компании силами ИИ. Одни агенты будут писать и проверять код, другие - пользоваться программами через экран, мышь и клавиатуру, как это делает человек. По сути, речь идёт о полностью машинном производстве софта.
Даже если именно Macrohard не выстрелит, направление уже обозначено. Следующий шаг - исчезновение программ как постоянных продуктов. Вместо покупки CRM, редактора или бухгалтерской системы агент будет за минуты собирать одноразовое приложение под конкретного человека и конкретную задачу. Возможно, потеряют актуальность и современные языки программирования: зачем агентам код, удобный для чтения человеком, если можно создать низкоуровневый язык, оптимальный исключительно для машин?
В этом смысле описанные в статье диспетчерские - не решение проблемы бухгалтерского бэклога. Это первые примитивные панели управления производственной системой, масштаб и практическое назначение которой мы пока едва успеваем осознать.
Там интереснее смотреть не на громкие цифры, а на сам процесс: как агентам раздавали отдельные задачи, как их работа проходила через pull request и CI, как ошибки и замечания возвращались обратно агенту и где всё-таки подключался человек.
Но честно: по-настоящему наглядных примеров с подробным разбором реальной профессиональной работы - от постановки задачи до итогового результата - мне пока не встречалось. Думаю, такие инструменты вообще сложно понять со стороны: нужно самому попробовать хотя бы двух-трёх агентов на настоящем проекте. Тогда становится видно, где действительно появляется эффективность, где возникают новые узкие места и для каких задач параллельная работа имеет смысл.
По моему опыту, нейросети действительно меняют привычный компромисс. Разработка может идти в разы быстрее, качество при этом не обязательно падает, а итоговая стоимость становится ниже.
Но, думаю, главный вопрос - что будет с таким кодом через год или два. Насколько легко его будет поддерживать, менять и передавать другим людям. Не накопятся ли скрытые ошибки, лишние зависимости и решения, смысл которых уже никто не понимает.
То есть нейросети, возможно, не отменяют правило «быстро, качественно или дёшево», а заметно поднимают планку. Теперь можно получить больше по всем трём направлениям, но новые проблемы проявляются позже - на этапе поддержки, развития и контроля системы.
Главное прозрение в том, что сильный агент без инфраструктуры - это не разработчик, а очень быстрый источник правдоподобных ошибок. Ему нужны внешняя память, независимая проверка, ограничения прав и формальные условия остановки. Иначе рост скорости ничего не даёт: система просто начинает быстрее производить технический долг, уязвимости и решения, за которые никто не успел осознанно взять ответственность.
Рад, что исследование оказалось полезным. И берегите себя, не пытайся охватить всё сразу слишком быстро )
Мне кажется, вопрос стоит перевернуть: не где найти столько потребностей в автоматизации, а что произойдёт, когда разработка ускорится в десятки раз.
Мы приближаемся к ситуации, когда проекты, занимавшие годы, будут делаться за недели, а огромное количество привычных программ и SaaS-сервисов потеряет смысл. Особенно показателен здесь замысел Macrohard: Маск хочет не просто создать ещё одного помощника для программиста, а воспроизвести работу целой софтверной компании силами ИИ. Одни агенты будут писать и проверять код, другие - пользоваться программами через экран, мышь и клавиатуру, как это делает человек. По сути, речь идёт о полностью машинном производстве софта.
Даже если именно Macrohard не выстрелит, направление уже обозначено. Следующий шаг - исчезновение программ как постоянных продуктов. Вместо покупки CRM, редактора или бухгалтерской системы агент будет за минуты собирать одноразовое приложение под конкретного человека и конкретную задачу. Возможно, потеряют актуальность и современные языки программирования: зачем агентам код, удобный для чтения человеком, если можно создать низкоуровневый язык, оптимальный исключительно для машин?
В этом смысле описанные в статье диспетчерские - не решение проблемы бухгалтерского бэклога. Это первые примитивные панели управления производственной системой, масштаб и практическое назначение которой мы пока едва успеваем осознать.
Я бы начал с оригинального кейса авторов Agent Orchestrator.
https://composio.dev/blog/the-self-improving-ai-system-that-built-itself
Там интереснее смотреть не на громкие цифры, а на сам процесс: как агентам раздавали отдельные задачи, как их работа проходила через pull request и CI, как ошибки и замечания возвращались обратно агенту и где всё-таки подключался человек.
Но честно: по-настоящему наглядных примеров с подробным разбором реальной профессиональной работы - от постановки задачи до итогового результата - мне пока не встречалось. Думаю, такие инструменты вообще сложно понять со стороны: нужно самому попробовать хотя бы двух-трёх агентов на настоящем проекте. Тогда становится видно, где действительно появляется эффективность, где возникают новые узкие места и для каких задач параллельная работа имеет смысл.
По моему опыту, нейросети действительно меняют привычный компромисс. Разработка может идти в разы быстрее, качество при этом не обязательно падает, а итоговая стоимость становится ниже.
Но, думаю, главный вопрос - что будет с таким кодом через год или два. Насколько легко его будет поддерживать, менять и передавать другим людям. Не накопятся ли скрытые ошибки, лишние зависимости и решения, смысл которых уже никто не понимает.
То есть нейросети, возможно, не отменяют правило «быстро, качественно или дёшево», а заметно поднимают планку. Теперь можно получить больше по всем трём направлениям, но новые проблемы проявляются позже - на этапе поддержки, развития и контроля системы.
Главное прозрение в том, что сильный агент без инфраструктуры - это не разработчик, а очень быстрый источник правдоподобных ошибок. Ему нужны внешняя память, независимая проверка, ограничения прав и формальные условия остановки. Иначе рост скорости ничего не даёт: система просто начинает быстрее производить технический долг, уязвимости и решения, за которые никто не успел осознанно взять ответственность.