Новая агентная грамотность

Несколько лет назад ценным навыком было «уметь пользоваться ChatGPT»: задать хороший вопрос, получить хороший ответ. Сегодня этого уже мало. Мы переходим к другому навыку - умению управлять ИИ-агентами, которые делают работу за нас, пока мы проверяем результат.

Этот курс - разбор доклада Андрея Карпатого. Он сооснователь OpenAI и бывший глава отдела ИИ в Tesla, то есть один из тех немногих, кто видел эту технологию изнутри на всех этапах. Доклад называется «Software Is Changing (Again)» - «Софт снова меняется». Я пересобрал его в курс, добавил примеры и картинки, но идеи - его.

Главная мысль

ИИ меняет не только то, как мы пишем тексты и код. Он меняет саму логику работы с цифровыми задачами.

Раньше, чтобы компьютер что-то сделал, нужно было написать код - точные инструкции. Потом пришла эпоха машинного обучения: правила не пишут руками, а обучают модель на данных. Сейчас начинается следующий этап. Человек всё чаще не пишет инструкции, а формулирует задачу обычными словами - а ИИ сам разбирается, какие шаги сделать, какие инструменты взять, где ошибся и как починить.

Программирование перестаёт быть «написанием строчек кода». Оно становится постановкой задачи, управлением контекстом и контролем результата.

Андрей Карпатый

Три ступени

Удобно смотреть на это как на лестницу. На каждой ступени ИИ берёт на себя больше исполнения, а от человека требуется больше понимания системы целиком.

• ChatGPT - вы спрашиваете, ИИ отвечает. Низкий порог, но человек всё ещё делает руками всё, кроме самого ответа.
• Vibe coding - вы описываете словами, что хотите, ИИ собирает рабочий прототип. Революция: сайт, бота или автоматизацию теперь может собрать человек без классического технического бэкграунда.
• Agentic engineering - вы не просто просите ИИ что-то сделать, а профессионально управляете агентами: ставите задачу, задаёте контекст, разбиваете на этапы, проверяете архитектуру и безопасность, тестируете результат.

Где проходит граница

Между вторым и третьим уровнем - важный водораздел.

Плохой сценарий: человек жмёт «принять всё», не понимая, что внутри. Сначала быстро. Потом всплывают ошибки, дыры в безопасности, странные решения и хаос в коде.

Хороший сценарий: человек становится не оператором нейросети, а режиссёром работы ИИ-агентов. Он не обязан помнить каждую техническую деталь. Но он понимает, что строится, зачем, где слабые места, какой результат считать качественным и что нельзя доверять системе без проверки.

Как читать курс

Идём по порядку, каждый раздел опирается на предыдущий:

• 01 - три эпохи софта. Откуда взялся «английский как язык программирования».
• 02 - почему LLM правильнее считать не программой, а новым компьютером.
• 03 - психология модели: где она сильна, а где предсказуемо ошибается.
• 04 - автономность под контролем: слайдер автономности и цикл генерация-проверка.
• 05 - граница между vibe coding и agentic engineering, с конкретным чек-листом.
• 06 - как строить продукты и процессы для агентов - и почему это касается не только кода.
• 07 - шпаргалка: словарь терминов и чек-лист агентной грамотности.