Вашему ИИ больше не нужны ваши промпты

Привычное взаимодействие с ИИ-инструментами кажется всё более архаичным. Мы создаём промпт, ждём ответа, затем тщательно дорабатываем его с помощью последующих промптов, повторяя этот цикл для сложных задач. Этот рабочий процесс «промпт-ожидание-снова промпт», как описывает его Мэттью Берман, быстро превращается в неэффективную рутину (treadmill), особенно для многоэтапных проектов.

Парадигматический сдвиг наступает с концепцией ИИ-цикла (loop). Мэттью Берман определяет цикл как постоянный, целенаправленный процесс, в котором агент автономно работает до тех пор, пока не будет достигнута указанная, проверяемая цель. Эта цель может быть детерминированной, например, «все тесты пройдены», или более недетерминированной, но всегда измеримой. Для этого требуются всего два компонента: триггер для запуска процесса и чётко определённая, проверяемая цель.

Эта проактивная модель принципиально отличается от реактивных ИИ-помощников, таких как GitHub Copilot, которые предлагают подсказки, но требуют постоянного человеческого контроля на каждом шагу. Вместо простого предложения, агент, управляемый циклом, активно преследует свою цель, внося итеративные улучшения — например, исправляя код или обеспечивая «зелёный» статус CI — без явного вмешательства человека. Это знаменует переход от инструментов, основанных на предложениях, к настоящим агентным партнёрам (agentic partners), способным выполнять задачи от начала до конца.

Циклы (Loops) переопределяют взаимодействие с ИИ, заменяя промпт-рутину (prompting treadmill) автономными рабочими процессами. Они требуют двух основных компонентов: специфического триггера и проверяемой цели. Триггеры инициируют процесс, например, открытие нового GitHub Pull Request (PR). Цель определяет желаемое конечное состояние, такое как «все проверки CI пройдены» или «все тесты пройдены». Эта детерминированная или недетерминированная цель предоставляет агенту чёткую задачу для автономного выполнения.

Агенты не останавливаются после одного действия. Они итерируют, используя обратную связь из реального мира для направления последующих шагов. Если тесты не проходят, агент автоматически пытается исправить их, воплощая паттерн Reason + Act (ReAct). Этот непрерывный цикл обратной связи ведёт агента к цели, устраняя необходимость в постоянном вмешательстве человека. Мэттью Берман демонстрирует это с помощью Cursor, где агент просматривает PR, исправляет проблемы и обеспечивает «зелёный» статус CI без дополнительных промптов.

Этот сдвиг требует нового мета-навыка: проектирования циклов (loop engineering). Разработчики теперь проектируют системы для ИИ-агентов, разрабатывая триггеры, цели и механизмы обратной связи. Вместо ручного ввода промптов для каждого шага, инженеры определяют параметры, в рамках которых работает ИИ, позволяя ему самостоятельно генерировать промпты и эффективно управлять сложными, многоэтапными задачами. Это знаменует фундаментальное изменение в том, как мы строим с помощью ИИ.

Посмотрите, как эти циклы (loops) разворачиваются на практике. Демонстрация функции автоматизации Cursor от Мэттью Бермана предоставляет яркий пример. Он настраивает систему, где открытие Pull Request (PR) в указанном репозитории, таком как Astro Hub, действует как триггер.

Этот триггер инициирует агента, которому поручено просмотреть PR на предмет потенциальных проблем, автоматически исправить их, а затем зафиксировать эти изменения. Важно отметить, что он обеспечивает прохождение всех тестов, исправляя их, если они не проходят, и проверяет, что все проверки Continuous Integration (CI) имеют «зелёный» статус. Это знаменует собой цель цикла (loop).

Это не просто интеллектуальное автодополнение кода; это автономный агент, управляющий целыми сегментами жизненного цикла разработки. От quality assurance до автоматизированных проверок CI/CD, эти циклы переносят нагрузку с ручного, итеративного человеческого контроля на непрерывные, самокорректирующиеся процессы AI. Подробнее об этих возможностях можно узнать на Automations - Cursor.

Такие инструменты, как Cursor, представляют собой авангард глубоко интегрированных, AI-ориентированных сред. Понимая целые кодовые базы и автономно выполняя многофайловые изменения, они открывают новую эру разработки, где AI-агенты становятся проактивными товарищами по команде, продвигая проекты вперед без постоянных человеческих подсказок.

Индустрия быстро осваивает agentic AI, переходя от простых подсказок к автономным системам, преследующим сложные цели. Gartner прогнозирует значительный сдвиг, предсказывая, что 15% всех ежедневных рабочих решений будут полностью автономными к 2028 году. Это не просто незначительный прирост эффективности; это означает глубокую перестройку того, как мы проектируем, создаем и эксплуатируем программное обеспечение, делегируя целые рабочие процессы интеллектуальным агентам.

Однако этот мощный сдвиг порождает новые критические вызовы, которые мы должны решать напрямую. Разработка надежных условий выхода имеет первостепенное значение для предотвращения бесконтрольных циклов, гарантируя, что агенты точно знают, когда остановить операции или скорректировать свой подход. Мы также должны строго защищаться от agent slop – распространения низкокачественного, повторяющегося вывода, сгенерированного AI, которому не хватает человеческого изящества или стратегического замысла. Проверяемые цели и постоянный человеческий контроль остаются не подлежащими обсуждению.

Роли разработчиков кардинально меняются в рамках этой развивающейся парадигмы. Они переходят от непосредственных кодеров, тщательно создающих каждую строку, к сложным архитекторам систем. Их опыт теперь заключается в определении общих стратегических целей и организации работы целых команд автономных AI-агентов, что требует высокого уровня стратегического мышления.

Что такое AI agent loop?

AI agent loop — это автоматизированный рабочий процесс, в котором AI задается цель и триггер. Вместо того чтобы ждать подсказок от человека, агент непрерывно действует, наблюдает за результатами и корректирует свои действия до тех пор, пока не будет достигнута проверяемая цель.

Чем loop отличается от стандартной подсказки AI?

Стандартная подсказка — это единая, пошаговая инструкция, которая вызывает один ответ. Loop — это непрерывный процесс, в котором AI сам себе дает подсказки, итерируя задачи, такие как исправление кода и запуск тестов, до достижения конечной цели.

Какие инструменты в настоящее время поддерживают AI loops?

AI-нативные редакторы кода, такие как Cursor, находятся на переднем крае, предлагая функции для создания автоматизаций, которые запускают AI-агентов для выполнения сложных, многоэтапных задач на основе таких событий, как новые pull requests.

Что такое 'loop engineering'?

Loop engineering — это новая практика проектирования, создания и управления этими автономными системами AI-агентов. Она смещает акцент с написания отдельных подсказок на определение целей, триггеров и механизмов обратной связи, которые направляют работу AI-агента.