LOOP ENGINEERING - ТЕРМИН НОВЫЙ, КОНТУР СТАРЫЙ
Кэп, AI-тусовка закончила с Prompt Engineering, потом продала нам Context Engineering, за ней Harness Engineering. Теперь в ленте Loop Engineering. Глава Claude Code Борис Черни описал свою текущую работу одной фразой: теперь он пишет циклы, которые сами промптят Claude.
Хайп живёт в названии. Сдвиг в работе настоящий.
КАК МЫ ДО ЭТОГО ДОШЛИ:
• Prompt задавал одну инструкцию.
• Context добавил документы, факты и устройство проекта.
• Harness дал модели инструменты, память, песочницу, логи и права.
• Loop превратил один запуск в повторяемый процесс с обратной связью.
Человек больше не пишет каждый следующий запрос. Он проектирует систему, которая сама находит работу, запускает агента, передаёт ему состояние, смотрит на результат и решает: ещё один проход, остановка или эскалация кожаному.
АНАТОМИЯ НОРМАЛЬНОГО ЦИКЛА:
• Trigger - событие, расписание или ручной запуск.
• Goal - проверяемое состояние «готово».
• State - что уже пробовали, что сработало, что осталось.
• Body - действия агента и его инструменты.
• Verifier - тест, метрика, второй агент или человек.
• Limits - бюджет, число итераций, права и запрещённые действия.
• Exit - passed, blocked, failed или escalated. Бесконечный цикл без именованного финала - это токеновая мясорубка.
ГДЕ ЭТО РАБОТАЕТ:
Самый понятный пример - TDD. Тест описывает ожидаемое поведение. Агент пишет код, запускает тест, читает ошибку, правит код и крутит цикл до зелёного статуса.
Зелёный статус доказывает только выполнение записанных проверок. Кривая спецификация наградит агента за кривой результат. Поэтому к unit-тестам нужны интеграционные проверки, smoke-сценарий и реальный пользовательский маршрут. Модель, которая писала код, не должна оставаться единственным судьёй.
КАК НЕ СОБРАТЬ МЯСОРУБКУ:
Первый проход запускай вручную и смотри его целиком. Проверь стейт, размер контекста, права, стоп-условие и цену ошибки. После нескольких наблюдаемых прогонов переноси цикл на расписание или триггер.
Самоулучшение заслуживает отдельного гейта. Если агент сам пишет урок в AGENTS.md или SKILL.md, он может закрепить собственную ошибку как новое правило. Пусть цикл сначала пишет предложение в отдельный changelog. Человек или второй агент должен одобрить его перед записью в долговременную память.
ВЫВОД ДЛЯ АРХИТЕКТОРОВ:
Промтинг остаётся для разовых задач. Повторяемая работа с машинной проверкой переезжает в циклы. Потолок автономности агента задаёт качество верификации. Слабая проверка даёт уверенного агента, которому нельзя доверять.
🎯 ТАРГЕТ-МЕТРИКИ (КООРДИНАТЫ ЭВОЛЮЦИИ):
• Слой ИИ-индустрии: Applications - агентные рабочие циклы поверх моделей и харнесов
• Уровень специалиста: 4-5 - проектирует стейт, верификацию, лимиты и терминальные статусы
• Уровень компании: 2-3 - команда переводит повторяемые процессы из ручного режима в проверяемую автоматизацию
Status: Manual prompting contained. Verifiable loops online. 🤖💻
🔗 oreilly.com/radar/loop-engineering
🔗 arxiv.org/abs/2607.00038
#AI #СигизмундМнение
От материала к примеру
Посмотрите, как ИИ помогает в рабочей задаче
В 21-минутном видео Ян на примере поиска клиентов и подготовки письма показывает порядок работы: какие сведения дать ИИ, как получить черновик и где проверить ответ. Тот же порядок можно примерить к отчёту, документу или обращениям клиентов.
Фрагмент открыт сразу. Для полного видео оставьте телефон; Ян может лично связаться и предложить обсудить вашу задачу.
Пока удобнее просто смотреть за практикой? В @hype_and_hope Ян показывает рабочие примеры и новые вопросы об ИИ.
Новости инструментов и наблюдения Сигизмунда — в @watchandread.