- Дата публикации
Agentic‑кодинг: почему ИИ‑агенты должны думать архитектурой, а не жечь триллион токенов
Что появилось / что изменилось
В фокусе — agentic‑подход к программированию. Это когда вы не просто просите LLM написать функцию, а запускаете полноценного агента: он получает задачу, циклично к ней возвращается, рефакторит код, переписывает части системы и двигается к цели почти бесконечным while‑циклом.
Ключевой сдвиг, о котором говорит Мэтт Уэбб:
- Агентам больше не доверяют мелкие разовые куски кода — их используют как долгоживущих исполнителей задач.
- Агент может теоретически «сжечь триллион токенов» на одну проблему, пока не разберёт её «до кремния» — до уровня архитектуры и реализации.
- При этом цель меняется: не любое решение любой ценой, а быстрые результаты, которые можно сопровождать, расширять и встраивать в другие части стека.
- На первый план выходит не сам код, а техническая архитектура и библиотеки, которые задают «правильный» путь для агента и разработчика.
Идея Уэбба: agentic‑кодинг должен опираться на хорошие библиотеки и архитектуру, а не на бесконечное перемалывание токенов в поисках ответа.
Как это работает
Базовый сценарий agentic‑кодинга выглядит так:
- Вы формулируете задачу. Не «напиши функцию», а цель уровня «собери бэкенд для такой‑то фичи».
- Агент получает цикл. По сути, это
while‑контур: сформулировать гипотезу, сгенерировать код, проверить, исправить, повторить. - Агент опирается на библиотеки. Внизу стека — «толстые» библиотеки, которые уже решили сложные задачи и спрятали их за аккуратными интерфейсами.
- Вы управляете архитектурой, а не строками кода. Разработчик смещается от микроменеджмента каждой строчки к проектированию модулей, границ, интерфейсов.
Уэбб называет это не «кодингом» и не «vibe coding», а просто «vibing»: работа с системой на уровне формы и структуры, а не посимвольного редактирования. Агенту при этом отдают рутину — генерацию и шлифовку кода в рамках заданной архитектуры.
Критично то, что агента не ограничивают только разовой генерацией. Его сила как раз в том, что он может бесконечно уточнять, переписывать и улучшать решение, пока остаётся в заданных архитектурных рамках.
Что это значит для вас
Если вы работаете с ИИ‑помощниками в разработке, вывод Уэбба довольно прямолинейный:
- Не ждите магии от «чистого» агента без стека. Если вы просто кидаете задачу в LLM и позволяете бесконечный цикл, вы рискуете получить гору кода, которую сложно сопровождать.
- Вкладывайтесь в библиотеки. Чем лучше вы упакуете сложные части системы в библиотеки с аккуратными интерфейсами, тем проще агенту и вам. «Правильный» путь должен быть самым лёгким.
- Думайте архитектурой, а не промптами. ИИ‑агент хорошо решает задачи, когда работает внутри продуманной архитектуры. Слабый дизайн системы он не спасёт, а лишь засыплет кодом.
- Используйте агентов для долгих задач. Они полезны там, где нужна серия шагов: миграции, рефакторинг модулей, написание однотипных компонентов, подготовка прототипов.
- Не передавайте им стратегию продукта. Агенту удобнее решать чётко очерченные технические задачи, чем принимать продуктовые решения.
Если вы уже чувствуете, что «меньше смотрите на строки кода и больше — на архитектуру» — вы фактически в парадигме, о которой говорит Уэбб. Агент здесь — помощник архитектора, а не автор всего проекта.
Место на рынке
Уэбб описывает не конкретный продукт, а подход к работе с любыми LLM‑агентами: от ассистентов внутри IDE до самостоятельных «кодер‑ботов».
Главный конкурент здесь — классический «код по запросу»: когда вы просите, например, GPT‑подобную систему сгенерировать функцию или файл и не даёте ей жить дольше одного ответа.
Разница в подходе:
- Классический код‑ассистент: быстрый ответ на локальный запрос, минимум контекста, ответственность за архитектуру полностью на вас.
- Agentic‑кодинг: долгий цикл с сохранением контекста задачи, упор на библиотечный слой и архитектуру, разработчик становитcя дирижёром системы.
Чётких бенчмарков по скорости, стоимости токенов или сравнению с конкретными моделями Уэбб не приводит. Его тезис в другом: без архитектуры и сильных библиотек любой агент, даже самый мощный, рано или поздно просто «сожжёт триллион токенов», так и не превратив кодовую базу в хорошо устроенную систему.