Гайд Anthropic назван лучшим руководством по ИИ-агентам

<p><strong>Аналитик Майлз Дойчер заявил, что в сеть попал внутренний гайд Anthropic по так называемой loop-инженерии — построению циклов работы ИИ-агентов. По его словам, это самое ценное руководство по ИИ, которое он прочитал за год, хотя факт утечки документа остается непроверенным утверждением.</strong></p>

<p><a href="https://x.com/milesdeutscher/status/2071528356152303770" rel="noreferrer noopener nofollow" target="_blank">Дойчер выделил </a>пять ключевых принципов, вокруг которых, по его словам, строится каждый такой цикл. Он <a href="https://addyosmani.com/blog/loop-engineering/" rel="noreferrer noopener nofollow" target="_blank">ссылается на публикацию инженера </a>Энди Османа.</p>

<section class="c-bic-highlighted-text mb-8 md:mb-12 " id="block_6a425e6d610d0">
<div class="flex items-center gap-5 px-5 py-4 rounded-xl bg-grey-50 text-dark-grey-700">
<svg class="min-w-5 h-5 text-blue-600" fill="none" height="28" viewBox="0 0 28 28" width="28" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="m11.195 26.6 1.4-9.8h-4.9c-.812 0-.798-.448-.532-.924.266-.476.07-.112.098-.168L16.795 1.4l-1.4 9.8h4.9c.686 0 .784.462.658.714l-.098.21-9.66 14.476Z" fill="currentColor"></path></svg>
<div class="bic-block-highlighted-paragraph-content p3 p3--ns [&_p:last-child]:!mb-0 [&_p]:!leading-6 [&_p]:!font-body [&_p]:!text-4 [&_a]:!text-blue-600">
<p><strong><em>Хотите еще эксклюзивных новостей и аналитики? Подписывайтесь на наш</em></strong><a href="https://t.me/beincrypto_trading"><strong><em> телеграм-канал</em></strong></a><strong><em>, обсуждайте новости и делитесь мнениями о последних событиях рынка в чате!</em></strong></p>

</div>
</div>
</section>

<h2 class="bic-gutenberg-heading wp-heading wp-block-heading" id="h-как-устроена-loop-инженерия">Как устроена loop-инженерия</h2>

<p>Первый — обнаружение. Это процесс, когда агент сам находит себе задачи через сбои тестов, открытые задачи и коммиты. Второй — изоляция, при которой каждая задача получает отдельную рабочую ветку в системе контроля версий.</p>

<p>Третий принцип, который выделил Дойчер, — проверка: генератор кода никогда не должен сам оценивать свою работу. Четвертый — устойчивость, то есть запись состояния на диск, чтобы оно сохранялось между запусками. Пятый — расписание, при котором система работает по таймеру, в том числе пока пользователь спит.</p>

<p>Самым важным правилом Дойчер назвал разделение генератора и оценщика. По его словам, нужно использовать двух агентов: один пишет код, а второй выступает скептически настроенным судьей, который исходит из того, что код сломан. Оценщик при этом должен действовать — запускать тесты, нажимать кнопки, делать скриншоты, — и именно это, по словам Дойчера, реально отсекает плохой результат.</p>

<p>Дойчер перечислил и риски такого подхода. Среди них он назвал «долг по проверке», потерю понимания собственной кодовой базы, взрывной рост расходов на токены и «когнитивную капитуляцию» — когда человек перестает думать, полагаясь на то, что «цикл сам справится».</p>

<p>Для контроля над расходами аналитик предложил подход «штанги» по принципу 80 на 20. По его словам, для самых сложных задач, требующих максимального интеллекта, стоит использовать дорогие модели вроде Opus, а остальные 80% рутинной работы выполнять дешевыми моделями с открытым исходным кодом в рамках инструментария Claude Code. В пример для исполнения кода он привел модель GLM-5.2.</p>

<h2 class="bic-gutenberg-heading wp-heading wp-block-heading" id="h-личный-файл-настроек-карпатого">Личный файл настроек Карпатого</h2>

<p>Схожую тему <a href="https://x.com/eng_khairallah1/status/2071240385205055944" rel="noreferrer noopener nofollow" target="_blank">поднял инженер Хайраллах аль-Авади</a>. По его словам, разработчик ИИ Андрей Карпатый присоединился к Anthropic пять недель назад, а знакомый из его команды показал файл Claude.md, который тот якобы использует в работе.</p>

<p>По словам аль-Авади, он внедрил этот файл в свою конфигурацию, и первый же ответ модели оказался совершенно другим. По его утверждению, Claude перестал давать обобщенные ответы и начал работать в той логике, в которой мыслит сам пользователь.</p>

<p>Обсуждения отражают реальный тренд: разработчики все активнее выстраивают автоматизированные циклы работы ИИ-агентов и ищут способы повысить их эффективность. Ключевыми темами остаются разделение ролей между моделями, контроль качества и удержание расходов на токены.</p>