AI уже пишет код. Так почему надёжные продукты не выходят в 10 раз быстрее? Разбираю главный перелом в IT: узкое место переехало из написания кода в контекст, архитектуру и проверку результата. 📌 Курс «AI Engineer: Agentic OS». За 4 недели собираем агентскую систему на...
AI уже пишет код. Так почему надёжные продукты не выходят в 10 раз быстрее?
Разбираю главный перелом в IT: узкое место переехало из написания кода в контекст, архитектуру и проверку результата.
📌 Курс «AI Engineer: Agentic OS». За 4 недели собираем агентскую систему на TypeScript: от первого agent loop до RAG, MCP, memory, evals, observability и production-инфраструктуры → https://irreplaceable-ai.ru/products/ai-engineer?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=ai_engineer&utm_content=landing&utm_term=zayavka
Все ссылки на исследования и доп материалы выложил в ТГ: https://t.me/vladm/1566
Японская локация, где снимал видео: https://shinrin-glamping.ru/
Сегодня за несколько промптов собирается MVP или красивая демка. Но как только продукт растёт — бизнес-правила, миграции, права доступа, безопасность, интеграции, исторические решения, живые пользователи — одной модели и большого контекстного окна становится мало. Вокруг неё появляется новый инженерный слой: agentic architecture и harness.
В ролике:
— почему AI-код ≠ готовый продукт и чем демка отличается от долгоживущей системы
— почему модель не знает ваш проект, а каждый раз реконструирует его из контекста
— context engineering и RAG вместо ставки на «большое окно»
— tools и MCP: зачем агенту руки
— чем память отличается от контекста
— почему обычных тестов мало и откуда взялись evals
— observability, tracing, guardrails, human approval — контур доверия к агенту
— инженерная зрелость vs автономность AI-агентов
— кто такой AI-инженер, что такое agent-ready codebase и AI-native-разработка
— почему даже схлопывание AI-пузыря не отменит произошедший сдвиг
⏱ Таймкоды
00:00 – О чем гайд
02:54 – Код больше не проблема
08:59 – Мифы про вайбкодинг
14:06 – Реальные ограничения AI агентов
21:57 – Проблема проверки кода
26:34 – Что такое Harness
32:10 – Агентская Архитектура
47:12 – Практика создания агентской OS
50:57 – Уровни зрелости проектов
53:23 – Кто такой AI Инженер
56:24 – Что если AI пузырь лопнет?
59:39 – Резюме
#AIинженер #agenticAI #разработка
