Хватит писать промпты: топовые инженеры из OpenAI и Anthropic уже строят циклы вместо них

Питер Штайнбергер, создатель OpenClaw, который теперь работает в OpenAI, недавно написал фразу, которую разобрали на цитаты: вы больше не должны промптить кодинг-агентов, вы должны проектировать циклы, которые промптят агентов за вас. Почти теми же словами высказался и Борис Черный, глава Claude Code в Anthropic: я больше не пишу промпты вручную, у меня крутятся циклы, которые сами обращаются к Claude и решают, что делать дальше, а моя работа теперь это писать сами циклы.

Два самых заметных инженера в индустрии говорят об одном и том же, но большинство людей читает это и не понимает, что именно имеется в виду. Давайте разберемся по полочкам, простыми словами и без жаргона.

Сначала о том, почему большинство так и не начинает строить циклы

Циклы звучат красиво ровно до того момента, пока вы не видите счет за токены. Один цикл одиночного агента на средней задаче по коду съедает от пятидесяти до двухсот тысяч токенов. Флот из оркестратора и трех специалистов это уже от пятисот тысяч до двух миллионов токенов за прогон. А цикл, который запускается по расписанию каждое утро, спокойно сжигает миллионы токенов в неделю. По стандартным ценам API неделя серьезной работы с циклами обходится дороже, чем весь месячный бюджет на ИИ у обычного разработчика.

Именно поэтому под постами Штайнбергера полно комментариев в духе: тебе легко говорить, у тебя безлимитный доступ к OpenAI. И они правы. Каждый повтор стоит денег. Каждая самокоррекция стоит денег. Каждый сабагент и каждая проверка тоже. Открытый цикл, который свободно исследует пространство решений, жжет токены с такой скоростью, что глаза на лоб лезут. Циклы не сложно проектировать, их сложно себе позволить.

И именно эту проблему решают китайские модели. DeepSeek, Kimi и MiniMax делают агентные циклы экономически жизнеспособными. Главная проблема автономных агентов это не интеллект, а расход токенов. DeepSeek V4 сейчас одна из самых дешевых моделей фронтирного уровня для запуска циклов в масштабе: окно контекста в миллион токенов, до 384 тысяч токенов на выходе, вызовы инструментов, JSON для агентных сценариев и очень низкая цена за токен. Для длинных циклов это критично, потому что циклу нужно держать в памяти предыдущие прогоны, текущие ошибки, документацию по архитектуре и результаты тестов одновременно.

Старый подход против нового

Последние два года мы промптили агентов по одной задаче за раз. Вы пишете промпт, агент отвечает, вы проверяете, исправляете ошибки и пишете снова. В этой схеме циклом являетесь вы сами. Сейчас это меняется. Вместо того чтобы попросить агента собрать лендинг и вести его за руку на каждом шаге, вы настраиваете цикл, который сам исследует, планирует, делает, проверяет и повторяет все это, пока цель не достигнута. Промпт дает агенту инструкцию. Цикл дает агенту работу.

Что такое инженерия циклов на самом деле

Инженерия циклов это практика проектирования повторяемых циклов обратной связи, которые ведут агента от первой попытки к проверенному результату без постоянного участия человека. Любой цикл, насколько бы простым или сложным он ни был, проходит пять одних и тех же стадий: разведка, план, выполнение, проверка и итерация. Прошел проверку значит отгружаем результат. Не прошел значит крутимся дальше. Вот и вся идея.

Один агент против флота

У циклов есть два масштаба. Первый это одиночный цикл, когда один агент сам проходит весь круг. Представьте человека, который переписывает свой же черновик: он понимает, что нужно, планирует, делает, проверяет качество и переделывает, если что-то не так. Это хорошо работает на фокусных и простых задачах. Один мозг, один цикл, самоулучшение.

Второй масштаб это флот. Вы даете цель агенту-оркестратору, он разбивает ее на части и раздает каждый кусок агенту-специалисту. Те в свою очередь отдают более мелкие задачи своим сабагентам. Все дерево продолжает крутить тот же цикл, пока цель не достигнута. Оркестратор владеет целью, специалисты владеют шагами, сабагенты делают узкую работу, а проверочные ворота следят, чтобы на выходе не было халтуры. Одиночный цикл это человек, переписывающий свой черновик. Флот это целая команда, которая ведет проект от начала до конца.

Открытые циклы против закрытых

Это самое важное практическое различие в 2026 году. Открытый цикл исследовательский: вы даете агенту цель и отпускаете его в свободное плавание. Он пробует разные пути и строит то, что вы даже не полностью расписали. Это эффектно и именно так работают в OpenAI, но жжет безумное количество токенов. Для девяноста процентов людей без безлимитного бюджета это пока непрактично, а на проектах со слабыми стандартами он превращается в машину по производству халтуры.

Закрытый цикл ограничен: человек заранее проектирует весь путь. Ясная цель, определенные шаги, оценка на каждом шаге и точка, где он останавливается или возвращает управление вам. Агенты все равно крутятся в цикле, но внутри рамки, которую вы построили. Он становится лучше с каждым прогоном, работает на обычном бюджете и держит качество. Без проверочных ворот ИИ уходит в сторону, с ними он улучшается. Для большинства реальных задач сегодня окупается именно закрытый цикл. Начинайте с него, постройте надежную систему, а потом открывайте ее, когда у вас уже есть проверочные ворота.

Шесть строительных блоков любого хорошего цикла

На бумаге цикл это пять стадий, но что именно нужно построить, чтобы он заработал. Шесть вещей, и обе системы, Claude Code и Codex, уже умеют их все.

Автоматизации это сердцебиение цикла, то, что запускает разведку и вообще делает цикл циклом, а не разовым прогоном. Вы задаете промпт, расписание и цель, цикл работает по графику и сам приносит вам результат. Команда цикла перезапускает процесс по расписанию, а команда цели продолжает крутиться, пока условие не выполнено. Задайте условие вроде все тесты в папке auth проходят и линтер чист, и можно уходить по делам.

Рабочие деревья git позволяют запускать несколько агентов параллельно без хаоса. Как только у вас больше одного агента, файлы начинают сталкиваться. Отдельное рабочее дерево дает каждому агенту свою изолированную рабочую директорию на своей ветке с той же историей репозитория и нулевыми коллизиями.

Навыки избавляют от необходимости объяснять проект с нуля каждый прогон. Навык это папка с файлом SKILL.md внутри: соглашения проекта, шаги сборки, правила вроде мы так не делаем из-за того инцидента. Написано один раз, читается каждый цикл. Без навыков цикл каждый раз выводит ваш проект заново, с ними знание накапливается и агент знает проект еще до старта.

Плагины и коннекторы на базе MCP делают выполнение настоящим. Цикл, который видит только файловую систему, это крохотный цикл. Коннекторы позволяют агенту читать ваш трекер задач, делать запросы к базе данных, ходить в стейджинговый API и писать в Slack. Это разница между агентом, который говорит вот исправление, и циклом, который сам открывает PR, привязывает задачу и пишет в канал, как только CI зеленый.

Сабагенты делают проверку честной, потому что проверяющий никогда не тот же агент, что делал. Модель, которая написала код, слишком добра к себе, когда проверяет свою же работу. Второй агент с другими инструкциями, иногда другой модели, ловит то, на что первый себя уговорил. Рабочая схема: один агент исследует, второй реализует, третий сверяет результат со спецификацией.

Память это хребет всего цикла. Markdown-файл, доска задач, любое хранилище, которое живет за пределами одного диалога. Модель забывает все между прогонами, а репозиторий нет. Файл памяти хранит то, что уже пробовали, что прошло и что осталось открытым. Завтра утром цикл подхватывает с того места, где сегодня остановился. Звучит слишком просто, но от этого зависит любой долгоиграющий цикл.

Промпт-инженер против инженера циклов

Вот разрыв в навыках, который открывается в 2026 году. Промпт-инженер оттачивает формулировки и получает лучший единичный ответ, но после каждого прогона все равно проверяет вывод руками. Инженер циклов проектирует циклы обратной связи и получает надежные проверенные результаты, где система сама работает, проверяет и исправляет. Промпт-инженер говорит напиши мне функцию. Инженер циклов говорит напиши, протестируй и чини до зеленого. Инструменты одни и те же, но мышление совершенно разное. Самые высокооплачиваемые ИИ-инженеры в 2026 пишут не красивые фразы, а логику, по которой агенты исследуют, планируют, проверяют себя и понимают, когда работа закончена.

Что со всем этим делать

Сдвиг простой: два года мы промптили агентов по одной задаче, теперь мы проектируем циклы, которые прогоняют весь круг сами. Стоит строить шесть вещей: автоматизации как сердцебиение, рабочие деревья для параллельности, навыки для накопления знания, плагины для реальных инструментов, сабагенты для честной проверки и память, чтобы цикл ничего не забывал. Начинайте с закрытых циклов, потому что они надежны и доступны по бюджету, а дешевые модели вроде DeepSeek убирают последний барьер в виде цены.

И одна вещь, о которой редко говорят вслух. Два человека могут построить ровно одинаковый цикл и получить противоположный результат. Один использует его, чтобы быстрее двигаться в работе, которую глубоко понимает. Другой использует его, чтобы вообще не разбираться в задаче. Цикл разницы не видит. Вы видите. Именно поэтому проектирование циклов сложнее промпт-инженерии, а не проще. Стройте цикл, но стройте его как человек, который собирается остаться инженером, а не просто тем, кто нажимает кнопку. Потому что один надежный цикл стоит тысячи идеальных промптов.