You don't need sub-agents

Месяц назад мы с Антоном Виноградовым, CTO Acclaim, записали выпуск #ГриненкоПро о том, как он перестроил разработку в компании с приходом ИИ-агентов.

В результате команда из 6 человек начала шипить почти тысячу пулл-реквестов в неделю.

На момент нашего разговора за код-ревью сгенерированного по жестким требованиям кода отвечал CI с Opus-ом и целой кучей специализированных субагентов на разных моделях в зависимости от задачи. Такой пайплайн обеспечил ускорение в 50 раз!

Конечно, я спросил Антона, где можно посмотреть на эту красоту. Но тогда система жила исключительно внутри. Зато Антон пообещал когда-нибудь все заопенсорсить.

Чуть позже я наткнулся на статью Orchestrating AI Code Review at scale от Cloudflare, где ребята описывали практически идентичную конструкцию.

Но когда я поделился статьей с Антоном, оказалось, что он уже успел отказаться от субагентов!

Отказ от субагентов уменьшил время ревью с 12 минут до 2–3, снизил цену в 10 раз, поднял стабильность до 99%, а проблему склейки фантазий свёл к нулю.

Пришлось просить Антона рассказать об этом подробнее 🙂

В итоге Антон выложил свой пайплайн на гитхаб и написал целую статью о том, что субагенты не нужны!

После прочтения у меня появилась куча вопросов. Очень хочу снова позвать Антона на подкаст и во всём разобраться.

Закидывайте и ваши вопросы в комментарии — нельзя упускать такую возможность!

@devspotting

bar-models — счетчик токенов / расходов / лимитов подписки для меню-бара macOS

И еще один свежий подгон от Антона!

Отличается от условного CodexBar как минимум тем, что нужная чиселка видна без лишних кликов в режиме реального времени, а автор отвечает на комментарии прямо в нашем уютном канале!

Скачать можно тут, а здесь — исходники.

@devspotting

Линейный аттеншн все реальнее

Subquadratic опубликовали техрепорт SubQ 1.1 Small с независимыми эвалами от Appen и там все красиво: выбивает 100% в Needle-In-A-Haystack (NIAH) на 1M–2M контексте, 98% на 12M и 89.7% pass@4 на LiveCodeBench.

Я уже писал про них, когда они только появились и после публикации первых независимых бенчмарков. Теперь есть техрепорт, правда все еще без конкретных подробностей про механизм SSA, но кое-что из него уже понятно.

Они взяли существующую открытую модель, заменили dense attention на SSA, а затем дообучили ее на длинных данных. Контекст расширяли стадиями: 262K → 512K → 1M → 2M, используя YaRN; основная часть дообучения была на 1M токенов, немного — на 2M.

Тем не менее остается еще много мутных моментов. Звучат они очень амбициозно и если все правда, то действительно «субагенты больше не нужны» (а заодно RAG и прочие костыли для управления контекстом), но я не исключаю, что на практике получится близко к результатам Kimi Linear.

В общем, ждем доступа и нормальных проверок на реальных задачах.

@devspotting

#ГриненкоПро №11 про ИИ-агентов

https://www.youtube.com/watch?v=j17cSh023qs

Поговорили с Никитой Пастуховым @diementros, Principal Engineer в AG2, который фуллтайм занимается open-source-инструментами для разработки агентов, является автором популярного фреймворка FastStream и ведет @fastnewsdev — рекомендую подписаться, Никита крутой (но это вы и так поймете после просмотра). А еще у Никиты есть отличная статья на Хабре про агентов.

Обсудили, что вообще такое эти ваши агенты, зачем они нужны, какие бывают и из чего состоят: harness, tool calling, управление контекстом. А заодно поговорили про MCP, скиллы, A2A, AG-UI, A2UI, UCP, guardrails, prompt injection, observability, middleware и пока не особо успешные попытки стандартизации агентского мира. Затронули и мультиагентные пайплайны.

Вообще есть определённая ирония в том, что мейнтейнер агентного open-source-фреймворка борется с агентными пулл-реквестами. Если интересно узнать про это подробнее — пишите в комментариях под видео!

Следующий выпуск будет о том, как поменялся дизайн с приходом нейронок, так что обязательно подписывайтесь на YouTube-канал. И, конечно, ставьте лайки!

Приятного просмотра!

@devspotting

Saint TeamLead Conf 2026

Сегодня на TeamLead Conf рассказываю про то, как нанимать ИИ в большую компанию, и при чём здесь культура.

Перед докладом традиционно опубликую ключевые идеи отдельным постом.

А позже вместе с Андреем Буловым @teamtechsoft будем собирать AI-глоссарий сообщества — у нас появился новый язык, на котором все уже говорят, но словарь ещё никто не согласовал. Что такое AI-native компания? AI-native, AI-first, AI Engineer — эти слова все говорят, но каждый понимает их по-разному.

Решили вместе обсудить и собрать такой словарь.

Если вы встречали что-то подобное — поделитесь, пожалуйста!

@devspotting

#ГриненкоПро №12 про ИИ в дизайне

В этом выпуске разбираемся, как нейронки меняют дизайн, продуктовую разработку и работу арт-директора в большом сервисе.

В гостях Михаил Колосков, арт-директор финансовых сервисов Avito. У Михаила 15 лет опыта в дизайне: агентства, продуктовые сервисы, Яндекс и Avito.

https://www.youtube.com/watch?v=bAEUeLMj1aw

Миша поделился своим опытом, рассказал, где нейронки уже сейчас очень помогают, а что он (пока) не готов делегировать агентам.

Обсудили:
— как нейронки помогают делать лендинги и промо-материалы;
— почему «документ → готовый интерфейс в продакшне» пока не работает магически;
— зачем дизайнеру markdown и spec-driven design;
— как агенты меняют интерфейсы, финтех, торговлю и банкинг;
— останется ли визуальный интерфейс, если всё можно поручить агенту;
— что такое вкус в дизайне и можно ли ему научить нейронку;
— почему мышление и принятие решений не стоит отдавать ИИ;
— как в будущем может выглядеть работа дизайнера.

Помимо работы в Авито, Миша участвует в множестве проектов. В частности строит opensource-платформу РОЛЛАУТ @rolloutrf, демо (исходники). Если вы искали, где бы попрактиковать вайб-кодинг на общее благо — ребята как раз ищут разработчиков-энтузиастов.

Пожалуйста, поддержите выпуск лайком и не забудьте подписаться — следующие четыре выпуска уже записаны и ждут монтажа. Приятного просмотра!

@devspotting

Внедрение ИИ в бизнес

Памятка-чеклист по мотивам моего выступления на TeamLead Conf. Приглашаю задавать вопросы и обсуждать в комментариях.

Проблемы
* Противоречивые требования
* Распределенный контекст
* Неявное знание команды
* Взаимодействие со смежниками
* Бизнес-логика с исключениями
* Требования информационной безопасности и комплаенса
* Новые узкие горлышки
* Внедрение работающих решений на большом масштабе
* Психологические спецэффекты

Человеческое сопротивление
* Нет доверия
* Заниженные / завышенные ожидания
* Нет желания менять то, что нравится, привычно
* Страх, защитная реакция

Решения
* Критично важно продать ИИ лидам!
* Квоты на токены
* Дополнительный бюджет за ИИ на перформанс-ревью
* Амбассадоры ИИ
* Онбординги
* Распространение хороших практик
* Парное программирование

Информационная безопасность
* ИБ воспринимает ИИ не как угрозу, а как неизбежную задачу
* Отсутствие доступа до продакшен-данных у разработки
* Единая прокси над всеми внешними API моделей
* Конкретные репозитории, где внешние LLM запрещены
* On-premise модели
* Не только генерация, но проверка агентами
* Заворачивание рутины в агентные скиллы
* Формальное описание DoD
* Spec-Driven development, память
* MCP ко всем внутренним сервисам и этапам пайплайна

Метрики
* Количество запросов к нейронкам
* Оценка полезности внедрений от команд (eNPS)
* Внедрение проверенных фичей во все релевантные команды
* Время от постановки задачи до релиза
* Покрытие тестами
* Скорость онбординга
* Количество дефектов после релиза

Навыки ИИ-лида
* постановка задач агентам
* работа со спеками
* актуализация и документирование процессов
* валидация результата
* обеспечение трассируемости требований
* разбор ошибок
* трансформация команды

Изменения в культуре
* Команды — меньше
* Коммуникации — короче
* Контекст — прозрачнее
* Циклы — быстрее
* Ответственность — за весь продукт

Как взаимодействовать с агентами
* Как с эрудированным, но безответственным разработчиком
* Нужен опыт
* Сбор требований, хорошее описание задачи, декомпозиция
* Пусть модель задает уточняющие вопросы
* Парное программирование с агентом
* Вы — продакт для агента

Что нельзя делегировать ИИ
* Постановка задач
* Управление контекстом
* Валидация результата
* Ответственность

@devspotting

Говори с людьми на понятном языке!

Половина докладов на этом TeamLead Conf так или иначе про AI.

И вот целый день шли доклады, множество базвордов, все обсуждают, спорят, договариваются о чем-то. А вечером мы собрались, чтобы, наконец, зафиксировать термины. И тут забавное.

В опросе поучаствовали 53 участника. И, конечно, каждый вкладывает в термины что-то свое:

AI-native компания
1. Использует и внедряет ИИ в работу (11 ответов в этой группе). Компания активно применяет ИИ для автоматизации и оптимизации процессов. Без акцента на происхождении и без полной зависимости.
2. ИИ в основе бизнеса и процессов, критическая зависимость (9 ответов). ИИ это фундамент, без него компания не работает. Самая яркая формулировка: «бизнес, который умрёт, если завтра отключат ИИ».
3. ИИ замещает людей, люди на вторых ролях (7). «Минимум людей», «90% из ИИ», «человек выступает только контролёром», «инициативу берёт на себя ИИ».
4. Построена на ИИ с самого основания (6 ответов). Компанию изначально, «с нуля», проектировали вокруг ИИ. Ключевое слово: происхождение. Формулировки вроде «изначально строилась на AI» и «с нуля построили всё с помощью ИИ».
5. Компания, которая сама делает ИИ-продукты (5). Здесь респонденты спутали термин с разработчиком ИИ: «компания, разрабатывающая ИИ», «делает модели ИИ», «зарабатывает на ИИ».

AI-first подход
1. Сначала пробуем через ИИ, потом дорабатываем руками (12, доминирующая трактовка). Операционное прочтение: «сначала спроси у ИИ, потом доделай сам», «основное реализовать через LLM, узкие места доточить человеком», «в первую очередь использую ИИ, люди уже проверяют».
2. ИИ в приоритете, на первом месте, во главе процессов (8). Акцент на приоритете ИИ над человеком: «нейронка на первом месте», «в приоритете ИИ, а не люди», «нейронка управляет».
3. ИИ как фундамент и принцип проектирования (6). Самая зрелая группа: «ИИ является фундаментом, а не просто оптимизацией отдельных задач», «проектирование процессов под агентов».
4. Сначала внедрить, потом разбираться (3, с негативным оттенком). «Сначала навайбкодить, потом разобраться», «тупо в курсор забивает и сразу в мейн».

AI Engineer
1. Разработчик и тренер ИИ-моделей (13). Обучает нейросети, создаёт модели, заводит данные. «Тот, кто создаёт искусственный интеллект».
2. Инженер инфраструктуры и платформы для ИИ (10). Строит инфраструктуру и пайплайны, разворачивает модели, настраивает GPU и векторные БД. «Поднимает модели и инструменты, поставщик, а не пользователь».
3. Интегратор ИИ в продукты и системы (8). «Внедряет иишку в продукты», «интеграция ИИ в системы, защита от инъекций», «разработчик ИИ-агентов».
4. Пользователь ИИ для решения задач (4). «Способен выполнить любую задачу, используя ИИ», «умеет ставить задачи агентам».

Prompt Engineer
1. Пишет и составляет промпты для ИИ (22, подавляющее большинство). «Пишет запросы к нейросети так, чтобы результат был точнее», «переводит задачу на язык нейросетей», «даёт минимальный необходимый контекст».
2. Важная вторая линия (8 ответов): это не профессия, а навык или устаревший термин.
3. Исследует модели и работает с лингвистикой промпта (3). «Проводит исследования и создаёт запросы, которые с точки зрения лингвистики триггерят ИИ на нужный ответ».
4. Разработчик, для которого промпт это рабочий инструмент (2). «Всю работу делает через промпты: пишет код, фиксит, дебажит».

Чтобы договориться до единой формулировки для каждого термина, потребовались бурные дебаты. А в процессе, конечно, обнаружилось еще несколько альтернативных пониманий.

Учитель Чхишвабрашван медитировал возле забора. Рисовал мягкой кистью иероглифы мира и смирения. Но вышел тут хозяин забора. Он не понимал иеороглифов и спросил: Какого ты мне весь забор изосрал? И огрел Учителя лопатой по голове. Учитель, пролежав 2 часа без сознания, проснулся с веселой улыбкой и сказал: Воистину, говори с людьми на понятном языке!

Дао-Какао

@devspotting

Как не сойти с нейропаровоза, если я больше не вывожу?

https://www.youtube.com/watch?v=h6Hh9OdJpvQ

В выпуске #ГриненкоПро №13 говорим с Еленой «Мурсей» Джетпыспаевой @mursyamursya — коучем ICF, продуктовым менеджером в нидерландском финтехе и человеком, который прошёл через выгорание, несколько профессиональных трансформаций, Яндекс, Амстердам, Лондон и переезд в Барселону.

Обсуждаем, почему нейросети, которые вроде бы должны освобождать время, часто только усиливают тревогу: страх отстать, потерять профессию, стать ненужным, не справиться с новой реальностью. Говорим про разработчиков, тимлидов, open source-мейнтейнеров, AI-generated pull requests, зависимость от скорости, одиночество, ответственность, семью, работу, коучинг и попытку снова почувствовать: «я могу выбирать».

Внутри:
— почему ИИ так легко триггерит старые страхи
— как разработчику (не)соревноваться с нейронками
— чем тревога отличается от реального риска
— что такое выгорание и почему это не просто «устал»
— почему после выгорания нельзя снова «как раньше»
— как вернуть себе опору
— что делать, если хочется писать код, а рынок требует «менеджеров нейронок»
— почему open source-мейнтейнеры выгорают от потока AI-PR
— чем коучинг отличается от менторинга и советов как правильно жить
— как выбирать коуча
— как, наконец, начать жить

У Мурси есть полезная памятка для всех выгоревших и выгорающих. По ней вы можете проверить себя на симптоматику выгорания и задать вопросы для саморефлексии, чтобы поддержать себя в моменте. Помните, что для выхода из выгорания отпуск не поможет — нужно менять привычки, окружение и работать со специалистом.

Задавайте вопросы, подписывайтесь на канал на ютубе, на канал Мурси и, конечно, обязательно ставьте лайки. А я уже готовлю следующий выпуск.

@devspotting

Субагенты не нужны? AI code review, токены и надёжность

https://m.youtube.com/watch?v=Zf9rjUK1A2c

Обсуждаем статью Антона Виноградова You don’t need sub-agents.

Разбираемся, почему мультиагентная оркестрация не всегда ускоряет разработку, как субагенты множат контекст и токены, когда один агент оказывается быстрее и стабильнее, а когда параллельные агенты всё-таки нужны.

В выпуске:
— почему «оркестратор + толпа агентов» может оказаться не архитектурой, а оргчартом;
— как растут расходы на токены при разбиении задач на субагентов;
— почему single-agent pipeline может быть проще, дешевле и надёжнее;
— где субагенты полезны: read-only поиск, сбор контекста, независимые проверки;
— как мерить качество AI code review: latency, токены, стоимость, количество проходов модели, rejects и продуктовые метрики;
— как выбирать между скоростью, ценой и качеством в агентской разработке.

Если понравилось, пожалуйста, поставьте лайк на YouTube! Приятного просмотра!

@devspotting

ИИ ломает open source

В #ГриненкоПро №15 обсуждаем, как LLM изменили жизнь мейнтейнеров с Никитой Пастуховым: автором FastStream (в топ-100 open source проектов 2023), мейнтейнером AG2 и человеком, который живёт внутри современного open source, AI-агентов и бесконечного потока сгенерированных pull request’ов.

https://www.youtube.com/watch?v=tBgaOBnpZyg

В выпуске:
— open source как продукт, карьера и кошмар;
— AG2, FastStream и наследие AutoGen;
— почему PR от внешнего контрибьютора часто стоит дороже, чем кажется;
— как AI-слоп меняет презумпцию доверия в open source;
— где LLM реально ускоряют разработку;
— почему архитектуру пока всё ещё должен понимать человек;
— что делать мейнтейнерам с ботами, слопом и выгоранием;
— как AI меняет поиск, аналитику, спорт, поездки и бытовые задачи.

Ещё обсуждаем CVE-slop, «отмывание» лицензий через AI-rewrite, CLA как капчу от ботов, triage team на агентах, Claude Code, Cursor, Perplexity, бытовых AI-ассистентов, будущую Jarvis OS и то, почему следующий скачок может быть не в «умнее модели», а в дешевле, стабильнее и лучше обвязка.

Проекты Никиты:
* Telegram-канал
* FastStream
* AG2
* GitHub

Советую подписаться на канал Никиты и мой канал на YouTube — новый выпуск про разработку агента в браузере будет уже в понедельник.

Приятного просмотра!

@devspotting

Место для обсуждения этих наших нейронок

Друзья, я открыл чат канала для всех.

Хочу, чтобы в нем появилась жизнь и он превратился в место, где можно задавать вопросы, делиться находками, вместе придумывать, как правильно готовить агентов, и находить единомышленников.

Давайте считать, что в чате работает бесконечная AMA-сессия: в любой момент можно спросить меня о чем угодно — про нейронки, AI-инструменты, агентов, внедрение в работу и жизнь или вообще про то, что давно хотелось обсудить.

И, конечно, мне очень важен ваш фидбек по подкасту и каналу — посты из канала по-прежнему будут попадать в чат автоматически.

В чате уже есть очень крутые ребята из разных сфер. Хочется собрать открытое, уютное сообщество без спама и токсичности (конструктивно ругать мои посты можно, а набрасывать на участников — нет).

Заходите, приглашайте друзей, будет кайф!

https://t.me/grinenko_pro