С интересом наблюдаю, как инженерные процессы и инструменты, к которым мы привыкли за десятки лет, переосмысливаются под ИИ-нативный подход. Например, классический CI/CD, построенный вокруг pull request-ов и человеческого темпа разработки, плохо подходит для мира, где код всё чаще пишут агенты.

До работы с агентами цикл разработки выглядел так: человек медленно пишет код → оформляет PR → CI прогоняет линтеры, тесты и сборку → другой человек ревьюит изменения → изменения попадают в основную ветку.

В такой парадигме долгое время работы CI-пайплайна часто было ожидаемым и терпимым, потому что самая большая задержка всё равно была на стороне команды: разработчик писал код часами или днями, ревью тоже ждали часами или днями, PR жил долго.

С агентами всё меняется: код генерируется быстро и относительно дёшево → задач становится больше → ветки с изменениями плодятся быстрее → PR становится слишком медленной и неудобной единицей работы → валидацию изменений нужно двигать внутрь агентного цикла.

Но CI/CD вряд ли не исчезает. Скорее он перестанет быть контуром вокруг которого происходит работа с изменениями и превратится в низкоуровневый слой для быстрой проверки изменений внутри агентного цикла. Почему так?

CI/CD в текущем виде был спроектирован для мира, где человек — главный агент.

Человек держит в голове некое намерение: например, «хочу добавить кнопку оформления заказа». Потом проходит цикл: намерение → код → pull request → CI → код-ревью → merge. На каждом этапе может быть откат назад:

Посмотрел доклад David Soria Parra из Anthropic про будущее MCP.

В 2026 году узким местом для AI-агентов становятся уже не столько модели, а связность между разными компонентами системы: как агент подключается к инструментам, данным, приложениям, какие права доступа у него есть, как вокруг всего этого строить UX и бизнес-сценарии.

Основые тезисы из доклада Дэвида с моими дополнениями 👇🏻

В 2026 году вакансий, связанных с ИИ, большими языковыми моделями и агентами, стало заметно больше и в России, и за ее пределами. Технологические компании, банки и даже обычный enterprise поняли, куда движется индустрия, и начали срочно внедрять ИИ в продукты и внутренние процессы.

Если открыть hh.ru, LinkedIn или Telegram-каналы с вакансиями, легко увидеть набор ролей, которые постоянно пересекаются по описанию и требованиям.

Когда обсуждают стоимость внедрения генеративного ИИ, разговор часто сводится к цене за токен или цене за арендуемый GPU. Это удобно — одно число. Но в реальном продакшене такая оценка почти всегда обманчива.

Стоимость GenAI-системы — это не только сколько стоит вызвать модель. Это инфраструктура, эксплуатация, безопасность, наблюдаемость, разработка, интеграции, поддержка пользователей и постоянные изменения вокруг моделей. Именно поэтому «мы поднимем open-source модель сами, будет дешевле» часто оказывается правдой только на первом слайде презентации.