Сегодня слово «агент» в IT звучит почти так же часто, как «облако» десять лет назад. Но за этим модным термином скрывается удивительно простая концепция. На недавнем воркшопе «How to build a coding agent» Геофри Хантли показал, что полноценного ИИ-помощника для написания кода можно собрать примерно из 300 строк кода. Причём не каких-то магических строк, а обычного цикла, который гоняет токены LLM и умеет вызывать примитивные инструменты.
😮 Звучит как откровение: мы привыкли думать о Copilot, Cursor или Windsurf как о сложных продуктах, но на деле они — та же самая петля вызовов, только упакованная в UI и маркетинг.
🔧 Примитивы любого кодировочного агента
Если убрать блестящую обёртку, то любой агент строится вокруг нескольких простых инструментов:
- 📂 read_file — читает содержимое файла;
- 🗂️ list_files — показывает структуру папки;
- 💻 bash — выполняет команду в системе;
- ✏️ edit_file — создаёт или правит код;
- 🔍 code_search — ищет паттерны в проекте.
И всё это связывается в петлю «инференс → вызов инструмента → возвращение результата в контекст». Никакой магии.
🧠 Почему это важно
Хантли справедливо отмечает: если в 2024-м для айтишника базовым знанием был primary key, то в 2025-м — умение собрать своего агента.
Причины:
- 🏃♂️ Конкуренция: ваши коллеги уже пишут код параллельно с агентами, пока вы сидите на Zoom-колле.
- ⚙️ Автоматизация: можно делегировать рутину, а самому сосредоточиться на архитектуре.
- 💼 Карьера: работодатели начинают прямо спрашивать на собеседованиях о практическом опыте создания агентов.
Лично я вижу здесь параллель с эпохой перехода от ручного администрирования серверов к DevOps. Те, кто освоили CI/CD и инфраструктуру как код, стали лидерами рынка. С агентами история повторяется.
💡 Техническая деталь, которая зацепила
Важная мысль из воркшопа — контекстное окно LLM нужно использовать экономно. Многие разработчики напихивают туда десятки MCP-сервисов и инструментов, а потом удивляются, почему модель начинает «галлюцинировать». Принцип «less is more» тут работает буквально: чем меньше лишнего контекста, тем стабильнее агент.
🔮 Моё видение
Я уверен, что через пару лет умение «собрать агента на коленке» станет таким же обыденным, как написать Dockerfile или Ansible-плейбук. Причём ценность будет не в том, чтобы пользоваться готовым Cursor, а в том, чтобы понимать механику и подгонять агента под свой проект.
Это и есть переход от потребителя ИИ к его производителя.
И ещё одна мысль: агенты — это не только про код. В тех же 300 строках можно собрать помощника для анализа данных, автоматизации тестов или управления инфраструктурой. Вопрос лишь в том, кто первым догадается применить этот простой шаблон в своей нише.
🔗 Источники и материалы:
- Воркшоп Geoffrey Huntley «How to build a coding agent» — https://ghuntley.com/agent/
- Репозиторий с кодом и инструкциями — https://github.com/ghuntley/how-to-build-a-coding-agent