Vercel и Anthropic за два дня выпустили два манифеста об ИИ-агентах. Разбор на русском

Пока все спорят, заменит ли ИИ программистов, две компании — Vercel и Anthropic — на этой неделе молча выпустили два документа, которые отвечают на этот вопрос точнее любых споров. Первый — бесплатный курс из 38 уроков о том, как собрать ИИ-агента своими руками. Второй — плейбук о том, как перестроить вокруг агентов весь процесс разработки. Оба — на английском. На русском их пока не разбирал никто. Разбираю я — за два вечера перевела курс целиком и прошла плейбук от первой до последней буквы.

21 августа Anthropic опубликовала «The AI-Native SDLC Playbook» — руководство, как перестроить разработку программ вокруг ИИ-агентов. Главная мысль: код больше не узкое место, узкое место — процессы вокруг него.
25 августа Vercel открыла бесплатный курс «Build Your Own AI Coding Agent Harness» — 38 уроков с кодом, как собрать агента с нуля: инструменты, контекст, агенты-помощники, рабочие среды.
Оба документа — про одно и то же: модель — не продукт. Продукт — обвязка вокруг неё (инструменты, память, контрольные точки, процесс).
Из курса Vercel: один-единственный инструмент превращает чатбота из «уверенного стажёра, который врёт» в агента, который реально открывает файлы. Всё остальное — дисциплина.
Из плейбука Anthropic: каждый этап разработки заканчивается документом, который сохраняется в общий репозиторий: замысел → описание → план → изменения → проверка → запись об инциденте. Получается история: кто попросил, что агент сделал, кто одобрил.

Два гиганта из разных концов рынка — Vercel (инфраструктура для сайтов) и Anthropic (модели Claude) — за четыре дня опубликовали два материала об одном и том же. Совпадение? Нет. Это сигнал: индустрия договорилась, что эпоха «просто чат с нейросетью» закончилась, началась эпоха агентов — и теперь все учат, как их строить.

Что характерно: ни тот, ни другой документ не про модель. Vercel вообще не продаёт модели (курс работает с любой). Anthropic упоминает Claude, но плейбук применим к любому агенту. Оба — про то, что вокруг модели.

Vercel Academy, бесплатно, без регистрации (нужен только аккаунт, чтобы отмечать прогресс). Название говорит само за себя: «Build Your Own AI Coding Agent Harness» — собери себе обвязку для кодинг-агента. Что такое обвязка? Всё, что окружает модель: инструменты, память, правила, расписание. Модель — мозг, обвязка — руки и привычки.

«Твой агент — самый уверенный стажёр в мире», — начинается курс. Попроси чатбота посмотреть файл настроек проекта — он с радостью расскажет, что там «вероятно» лежит. Попроси найти баг в 42-й строке — выдаст «поразительно правдоподобное» исправление. Он не открывал файл. Он не может. У чатбота нет инструментов — он угадывает по шаблону, как обычно выглядит код, и выдаёт это за анализ.

Дальше — магия в три строчки. Добавляешь один инструмент — чтение файлов — и стажёр перестаёт выдумывать, он реально открывает файл и докладывает. Один инструмент. Одно изменение. Чатбот превратился в агента.

Описание инструмента — это инструкция для модели, а не документация. Поля «когда использовать» и «когда не стоит» пишутся не для людей. Модель читает их, чтобы решить, каким инструментом воспользоваться. От того, как ты опишешь инструмент, зависит, будет ли агент им пользоваться.
Дисциплина начинается в мелочах. Чтение файла ограничено 500 строками — иначе одно неосторожное чтение файла на 10 000 строк займёт десятую часть рабочей памяти модели и останется там на всю сессию. Эта привычка — в каждом уроке курса.
Пять граблей, о которые спотыкаются в реальной работе (урок 27): каждая из пяти ошибок стоила реальным командам простоя или денег. 1) Агент «теряет связь» с рабочей средой после переподключения — команды уходят, ответа нет. 2) Срок жизни среды проверяется по устаревшим данным — можно случайно создать среду, которая уже «протухла». 3) Обычная проверка статуса считается работой — среда никогда не засыпает, счётчик тикает, приходит счёт. 4) Бесконечный цикл «проснуться → сохранить состояние → уснуть → проснуться» — две части кода, которые по отдельности выглядят правильно, а вместе зацикливаются. 5) Состояние среды хранится в трёх местах сразу, и они расходятся. Кому верить? Ответ: тому, кто создаёт среду. Остальное — лишь копии. Вывод авторов: комбинации хуже, чем каждая ошибка по отдельности, — защищаться надо от всех пяти сразу.
Дальше: агенты-помощники (один исследует, другой исполняет), инструмент «список задач», снимки состояния и восстановление после сбоя, жизненный цикл рабочей среды, жёсткие уроки. Всё с кодом, всё проверяется автоматическими тестами на каждом уроке.

«The AI-Native SDLC Playbook» — 21 августа, блог Claude, команда Applied AI. Коротко, по-инженерному, без воды.

Агенты пишут код быстрее, чем процессы вокруг него успевают его проверять. Традиционный цикл разработки — линейный конвейер «план → дизайн → код → тест → выпуск», где у каждого этапа свой владелец, свои подписи и свои заявки — не успевает. Решение: превратить конвейер в цикл, где ИИ встроен на каждом этапе, а переходы между этапами автоматические.

Каждый этап заканчивается документом, который сохраняется в общий репозиторий (хранилище кода):

замысел → описание → план → изменения + тесты → предложение изменений + проверка → запись об инциденте

Следующий этап начинается с чтения документа предыдущего. Никто ничего не пересказывает — читают файл. А цепочка сохранений превращается в полную историю: кто попросил → что агент сделал → кто одобрил.

Нетехническим людям разбираться в системах контроля версий не нужно: специальный помощник сам сохраняет изменения за них. Владелец продукта правит файл «замысла» — и это вся его роль на ранних этапах. Проверяет, но не пишет.

Файл-память проекта. Конвенции, команды, архитектура, типичные ошибки команды — всё это лежит в одном файле, который агент читает в начале каждой сессии. «Знания из голов и вики становятся файлом». Он версионируется, пересматривается и дополняется при каждой ошибке.
Навыки против блокировок. Навык — инструкция: делает нарушения редкими. Блокировка — жёсткое правило: делает нарушения почти невозможными. Правило простое: знания — в навыки, правила команды — в файл-память, запреты без исключений — в блокировки.
Проверяющий агент. После слова «готово» работу проверяет отдельный агент со свежим взглядом (новое окно). Он не чинит — только докладывает. Чтобы вердикт не был окрашен предположениями рабочей сессии.
Обратная связь. Агент сам прогоняет сборку, тесты и проверку кода до отчёта. Правило: «Исправь код, а не тест».
Человек — на контрольных точках. Его внимание — на проверке документов и спорных решений, а не каждого действия. Точки с участием человека — на выпуске версии, не в процессе разработки. Иначе человек становится узким местом всех параллельных сессий сразу.
Постоянные проверки. При любой смене модели или правил прогоняется набор тестов. Задания, которые перестали отличать хорошее от плохого, заменяются новыми.

Если свести оба к одному предложению: модель перестала быть дефицитом — дефицитом стала обвязка. Vercel показывает, как обвязку собрать руками: инструменты, описания, лимиты, грабли. Anthropic показывает, как вокруг неё перестроить процесс: документы, память, контрольные точки, проверки.

Одно без другого не работает: можно собрать идеальную обвязку и утонуть в процессах, а можно переписать процессы под агента, у которого нет инструментов.

И вот что важно для меня. Я каждый день работаю с ИИ-ассистентом, и он собран ровно по этой схеме: модель (мозг) + обвязка (инструменты, файлы-инструкции, расписание, навыки). Я управляю им текстом — правлю инструкции, а не код. Когда Vercel и Anthropic выпускают документы, которые учат именно этому — строить систему вокруг модели, — это лучшая новость для всех, кто хочет владеть ИИ, а не пользоваться им.

Прочитать оба документа — час времени на английском. Или подождать: перевод курса Vercel на русский уже существует (мой, целиком, 38 уроков), плейбук пересказан выше.

А главное — попробовать. Курс Vercel бесплатный, нужен только зарегистрированный аккаунт, среда запускается в браузере, код проверяется автоматически на каждом уроке.

❓ А вы уже пробовали собрать своего агента — или всё ещё общаетесь с чатботом, который «уверенно врёт» о файлах, которые не открывал?

Источники: