В 2023-м «уметь в AI» — это ChatGPT, Claude и хороший промпт. В 2026-м это обвязка (harness), MCP-протокол (MCP), мультиагентные системы (multi-agent systems), RAG 2.0 и ещё 20 слоёв инженерии сверху.
Если ты до сих пор думаешь, что твой промпт скилл — это конкурентное преимущество, ты застрял в 2023-м, пока рынок ушёл на три года вперёд.
Три года назад весь стек помещался в один рюкзак: три иконки. Сегодня туда добавили инженерию контекста (context engineering), инженерию циклов (loop engineering), инженерию графов (graph engineering), слои памяти (memory layers), работу с инструментами (tool use), вызов функций (function calling), векторные БД (vector DBs), файн-тюнинг (fine-tuning), периметр безопасности (guardrails), наблюдаемость (observability), синтетические данные (synthetic data), дистилляцию моделей (distillation), ИИ-шлюзы (AI gateways) и оптимизацию затрат (cost optimization).
Каждый пункт — не хайповое слово, а отдельная профессия с вакансиями и зарплатой. Компания, которая в 2023-м искала «промпт-инженера», в 2026-м собирает команду из пяти специалистов: архитектора агентов (agent architect), инженера контекста (context engineer), лида по оценке моделей (evaluation lead), специалиста по периметру безопасности (guardrails specialist) и специалиста по оптимизации затрат (cost optimizer).
Раньше мои агенты работали как способный, но забывчивый стажёр: каждое утро он приходил в офис и не помнил, что делал вчера. Ему нужно было объяснять задачу с нуля, он путал приоритеты, а через пару недель просто «разваливался», если объём работы рос. Проблема была не в мозгах агента (модель хорошая), а в том, что вокруг него не было двух вещей: памяти и системы проверки.
Промпт больше не решает задачу бизнеса. Решает система — из памяти, инструментов, графов агентов и защитных слоёв вокруг них.
Если хотите увидеть, как эти слои выглядят в реальном коде, а не только в теории — разбираю на канале - https://www.youtube.com/@BusinessAIHub
Комментариев нет:
Отправить комментарий