Александр — сооснователь RockAPI, эксперт в области ИИ и разработки API. RockAPI предоставляет неограниченный доступ к передовым моделям ИИ, таким как DeepSeek, GPT-5.5, Claude Opus 4.8 и Gemini, с простой интеграцией и гибкими способами оплаты. Зарегистрируйтесь на https://www.rockapi.ru/ и получите бесплатный стартовый кредит для новых пользователей — начните свое путешествие в мир ИИ уже сегодня!
Может ли AI, который помогает вам писать код, облегчить работу или усложнить её?
Большинство людей думают так: вот это облегчение! Раньше писали код строка за строкой, теперь просто скажешь; раньше самостоятельно отлаживали, теперь передашь Agent'у. Но Addy Osmani, директор по AI облачных сервисов Google, в недавнем длинном посте пришел к противоположному выводу: разобраться, как правильно это использовать, сложнее, чем писать промпты в прошлом.
Он привел такую аналогию: вы можете быть инженером, который присутствует на всем протяжении процесса, или просто человеком, который нажимает кнопку запуска. Этот новый способ работы недавно получил название в кругах искусственного интеллекта: Loop Engineering, циклическая инженерия.
Всё началось с того, что Boris Cherny, руководитель Claude Code, сказал, что теперь практически не отдаёт прямые команды AI, а вместо этого пишет циклы и позволяет циклам управлять AI. Его слова: "Моя работа — это писать циклы."
Руководитель основного продукта крупной корпорации говорит, что его основная работа — писать циклы; директор по AI крупной корпорации говорит, что это сложнее, чем писать промпты.
Возникает вопрос: что же такое этот цикл, который заставил кучу крупных начальников изменить свой способ работы? На чём основана его значимость и в чём заключается сложность?
Первое, от написания промптов к циклической инженерии
Сначала посмотрим, как люди обычно используют Agent'ы.
Вы говорите что-нибудь, он делает, вы смотрите, если неправильно, вы добавляете, он исправляет, вы смотрите снова. Контекста недостаточно, вы должны снова объяснить предысторию, напомнить ему что-то не трогать. AI работает, но человек, который постоянно следит за прогрессом и шаг за шагом движет процесс вперед, — это всё ещё вы.
Поэтому на том этапе всех больше всего интересовало, как написать промпт: как сформулировать первое предложение точно и полно.
Но через время встаёшься с другой проблемой: реальное время часто уходит не на первый промпт, а на длинный ряд повторяющихся действий. Обнаружить проблему, разбить задачу, запустить параллельно, проверить, записать, где вы остановились, решить, продолжать или вернуть человеку. Эти действия происходят каждый день и в сумме составляют основную часть.
Затем фокус сместился. Раньше вопрос был "как написать хороший промпт", теперь вопрос стал "как спроектировать эту серию повторяющихся действий так, чтобы они образовали цикл, способный работать самостоятельно".
Вот что пытается сделать Loop Engineering. Она определяет промпт как компонент, а настоящим определяющим результат фактором становится сам цикл.
Второе, что такое Loop Engineering
Простыми словами: Loop Engineering — это когда вы перестаёте самостоятельно руководить Agent'ом в каждом раунде, а вместо этого преобразуете цепочку "обнаружить проблему, выполнить, проверить, записать, перейти к следующему шагу" в автоматически работающую небольшую систему.
Ключ не в "автоматизм", а в "замкнутость цикла".
Некоторые люди понимают цикл как периодически запускаемую задачу. Периодичность — это только начало. По-настоящему функциональный цикл должен выполнять несколько вещей: самостоятельно запускаться, знать, где искать информацию, после одного раунда знать, как проверить результат, при неудаче знать, нужно ли повторить попытку, в каждом раунде записывать прогресс, и знать, когда остановиться и передать задачу человеку.
По сути, это набор процедур.
Addy в оригинальном тексте говорит так: цикл — это не когда вы пишете промпты для Agent'а, а когда вы проектируете систему, которая будет писать их за вас. Позиция человека смещается назад на один уровень — с исполнителя на диспетчера.
Третье, как выглядит полный цикл
Addy разбивает его на "пять блоков плюс механизм памяти". Переформулировав более прямолинейно, цикл должен ответить на шесть вопросов.
Первый, кто его пробудит?
Если не может самостоятельно запуститься, это не цикл, это просто "ты нажал один раз". Поэтому первое — это расписание: периодический запуск, запуск по событию или остановка при достижении цели. Например, ежедневно сканировать неудачные CI с вчера, каждые полчаса смотреть новые issues, переделывать при неудаче тестов. Этот уровень определяет, используете ли вы инструмент или запускаете систему.
Второй, как решить проблему параллелизма, когда несколько Agent'ов работают вместе?
При параллелизме неизбежно возникает ситуация, когда разные Agent'ы редактируют один и тот же файл и друг друга перезаписывают. Нужна изоляция. В сценариях с кодом это worktree: каждому Agent'у своё рабочее пространство, каждый редактирует своё, потом всё объединяется. Параллелизм без изоляции часто создаёт проблемы вместо оптимизации.
Третий, как AI узнать, как вы обычно работаете?
Это умение, или знание проекта. Модель при каждом запуске легко становится новым сотрудником, не знакомым с вашим проектом. Нужно записать знание снаружи: как запустить проект, какие директории не трогать, соглашения по именованию, какие грабли вы уже грабили. Промпт — это временная инструкция на данный момент, умение — это постоянное правило на долгий срок. Без этого уровня правил цикл при каждом повороте заново знакомится с вами.
Четвёртый, может ли он касаться локальных ресурсов?
Agent, который может смотреть только локальные файлы, всё ещё полузакрытый — может дать совет, но не может продвинуть реальную работу. Полезные циклы обычно подключаются к внешним системам: система управления issues, база данных, CI, тестовая среда, PR, инструменты оповещения. Этот шаг определяет, говорит ли AI или делает — говорит ли "здесь может быть баг, предлагаю так переделать" или напрямую открывает ветку, запускает тесты, открывает PR, связывает с задачей и кидает результат в ваш список на рассмотрение.
Пятый, кто проверит результат и примет его?
Тот Agent, что пишет код, обычно переоценивает качество своего ответа; напиши сам себе и спросишь "хорошо?", ответ скорее всего "хорошо". Поэтому всё больше циклов разделяют выполнение и проверку: один ответственен за выполнение, другой специально ищет ошибки, если нужно, используют разные модели, разные точки зрения. Логика как в команде — тот, кто пишет код, лучше не делает себе сам ревью. В бесконтрольном цикле это ещё важнее, потому что ошибка будет воспроизводиться и расширяться.
Шестой, как он помнит, где вчера остановился?
Это самая незаметная и одновременно необходимая часть почти всех долгоживущих циклов: память. Может быть просто файл markdown, доска или внешняя запись, но она должна существовать. Одна из главных проблем Agent'ов в том, что при каждом запуске это как начать с нуля: вывод, проверенный вчера, снова проверяется сегодня, план, отклонённый неделю назад, на этой неделе снова предлагается. Нужен носитель информации вне диалога, где записано, что сделано, где было неудачно, что подтверждено, что ещё нужна помощь человека.
Модель забывает, но хранилище — нет.
Четвёртое, стоимость и границы Loop Engineering
В оригинальном тексте Addy не рисует Loop Engineering как безусловно оптимистичный подход, он постоянно напоминает о двух вещах: стоимость и границы.
Сначала про стоимость
Когда цикл начинает работать, это больше не формат "спросил-ответил". Он повторно читает контекст, повторно экспериментирует, повторно проверяет, иногда одновременно работают несколько Agent'ов, потребление токенов может быть очень большим. Если задача не стоит того, чтобы её повторно запускать, если нет стабильной обратной связи или это просто одноразовая мелочь, цикл может сжечь затраты раньше, чем сэкономить время.
И про границы
Цикл может продвинуть процесс, но не может взять на себя вашу ответственность. Когда AI говорит "готово", это не значит, что проблем нет; когда говорит "тесты прошли", это не значит, что бизнес-логика верна. Бесконтрольный цикл будет ошибаться бесконтрольно. Есть и более скрытая цена: чем больше делает AI, тем легче человеку перестать следить за процессом, со временем кода накапливается всё больше, а того, что вы на самом деле понимаете, становится всё меньше.
Поэтому цикл используется не для того, чтобы исключить человека, а для того, чтобы освободить человека от повторной работы, но оставить за ним право решения, приёмки результата и остановки.
Пятое, какие работы подходят для цикла
Код — это место, где цикл первым взорвался, потому что он имеет встроенную обратную связь: прошли тесты или нет, запустилась программа или нет, выплюнула лог ошибки или нет, всё можно напрямую проверить. Но если абстрагировать эту идею, подходящих работ гораздо больше, чем только программирование.
Например, отбор контента. Цикл может работать так: ежедневно запланированно сканировать новостные ленты, X, блоги, сайты с научными статьями, сначала выбрать стоящее для внимания, добавить источники, выделить основные идеи, отметить спорные места, недостающие ресурсы отметить красным, в конце передать список отбора редактору. Операции, исследования, техподдержка, анализ продукта — аналогично, множество процессов удовлетворяют одному условию: задачи повторяются, процесс относительно стабилен, результаты частично проверяемы. Выполнили несколько условий — цикл применим.
Напоследок, способ сотрудничества человека и AI модернизировался
Если Loop Engineering рассматривать как новое слово, оно быстро заменится следующим. Но стоящий за ним подход сотрудничества человека и AI — это то, над чем думают много крупных фигур: когда AI может обрабатывать более длинные цепочки задач, способ взаимодействия человека и AI должен перейти от раунда за раундом разговора к замкнутому циклу, который работает самостоятельно.
Раньше все соревновались в написании промптов. Дальше могут соревноваться в проектировании циклов: как организовать расписание, как проверять, как записывать, когда остановиться.
Возвращаясь к началу, к словам Addy: это не сделает вашу работу проще, это просто сдвинет точку приложения усилий. Вы можете быть инженером, который всегда присутствует, понимает каждый шаг, или человеком, который только нажимает кнопку запуска и смотрит, как растут горы кода.