Канон ещё не сформирован
Индустрия очень молода
Во многих сферах человеческой деятельности практики и стандарты обкатывались веками, а то и тысячелетиями. Разработка программного обеспечения существует меньше века. С момента её зарождения в 1940-х прошло всего восемь десятилетий, и за это время индустрия пережила несколько сдвигов, менявших и практики, и стандарты:
- 1950-1960-е годы - переход от машинных кодов к языкам высокого уровня: FORTRAN, COBOL и LISP;
- 1960-1970-е годы - Unix сместил фокус с программирования под конкретное железо на программирование под операционную систему;
- 1970-е - структурное программирование, тестирование и модульность;
- 1980-1990-е годы - персональные компьютеры, потребительский рынок и GUI;
- 1990-е - интернет, веб и распределённые системы;
- 2000-е - корпоративная стандартизация, Java, JVM и .NET;
- с 2007 года - смартфоны: полноценный мини-компьютер появился почти в каждом кармане;
- 2010-е - большие данные и машинное обучение;
- примерно с 2015 года - контейнеризация, Docker, CI/CD, cattle-not-pets, масштабирование и SRE;
- примерно с 2022 года - LLM и агентные системы;
- 2025-2026 годы - качественный скачок и в LLM, и в агентных системах.
Фундаментальные сдвиги ускоряются
Нашу индустрию лихорадило всегда. Но если раньше фундаментальные изменения занимали десятилетия, то теперь укладываются в годы, и эта динамика как будто не собирается замедляться.
Неизменные принципы
Базовые принципы и проблемы при этом остаются с нами. Управление сложностью - то, чему нас учил дядя Боб, - было, есть и будет главной задачей от ассемблера до LLM-агента. Абстракции нас спасают, но их протекание, когда скрытые детали незаметно проникают в другие слои или выпячиваются наружу, преследует нас вне зависимости от стека, конечного устройства и метки AI-first в описании продукта.
Надёжное хранение и согласованность данных тоже никуда не исчезли. Наш любимый ACID по-прежнему важен: данные - наше всё, без них программа теряет смысл. Ненадёжность сети одинаково актуальна и при сбое AWS, из-за которого не отвечает LLM, и при недоступности веб-сайта в 1990-х. Не исчезли и проблемы согласования параллельной работы: как двум процессам нужна синхронизация доступа к общей памяти, так и двум субагентам нужна координация при работе с одним файлом. Таких примеров можно привести ещё десяток, но суть останется прежней.
Инструменты меняют скорость, но не физику сложности.
Каждый новый этап не устранял сложность, а перемещал её, инкапсулировал и создавал новые абстракции. Вопреки маркетингу и истерикам вокруг технологии, LLM не отменяют Computer Science. Они превращают часть детерминированной инженерии в вероятностную.
Пик турбулентности
В разработке production-grade LLM-агентов вся эта турбулентность достигает максимума: инструментальные и концептуальные сдвиги происходят в течение нескольких месяцев. Базовые принципы и проверенные методологии отчасти помогают, индустрия постепенно кристаллизует новые практики, но в самых интересных местах нам всё ещё приходится идти на ощупь в темноте.
Anthropic расскажет в своём блоге о части набитых шишек, но не отдаст устойчивые практики, создающие конкурентное преимущество. Инженеры Google выпустили Agentic Design Patterns, но без проверки сложных сочетаний этих паттернов на практике пользы от книги меньше, чем могло бы быть. Некоторые наработки у человечества уже есть, но они разбросаны по умам отдельных инженеров и команд. Чип Хюен подтверждает это в своей книге: информацию ей приходилось собирать по крупицам в личных разговорах с инженерами.
Мы участвуем в формировании канона
Инженерная дисциплина агентных систем формируется прямо сейчас. Сегодняшние пробы и ошибки завтра станут стандартами нового поколения, и мы - участники этого процесса. Канона ещё нет, как нет и устойчивых фреймворков, проверенных годами и миллионами пользовательских сценариев.
Нам остаётся следить за индустрией, учиться у лучших, жадно поглощать редкие систематизированные труды и, главное, практиковаться: пробовать новые модели и архитектуры, создавать агентов и проверять идеи делом.
Мы живём в очень интересное время - время открытий, перемен и возможностей. Новая инженерная дисциплина формируется у нас на глазах не только технологическими гигантами, но и небольшими командами и даже одиночками. Всё в наших руках и умах.