За месяц работы с minimax проект серверной части ассистента очень сильно раздулся 📈: пайлайн-ассистента, сервер для ros2, сервер для микрофона, скиллы для LLM, web сервер как точка входа в это всё.

Дошли до такого с minimax, что он больше не вывозит размер проекта 🚫, и проект понемногу начал сыпаться 🧱.

Через бесплатные лимиты Codex стабилизировал архитектуру. Сделал успешный рефакторинг 4000 строк ✅. Ничего не сломал. Проект снова стал стабильным, но еще более сложным для понимания.

Взял теперь Kimi k2.6. Через него делаю полный рефакторинг архитектуры.

Сначала купил подписку за 49 юаней. Лимиты в Kimi Code закончились за 2 запроса: AGENTS_README.md (файл архитектуры проекта) и План реализации рефакторинга. Всё 🛑.

С разницей в 1 час ⏱️, купил подписку за 99 юаней, чтобы продолжать. Лимиты обновили, полную сумму за первую вернули 💸. Можно немного абузить 😁.

С minimax я не тратил и 20% — 5-часовых лимитов.

Об инструментах-ИИ от инженера.
Некоторые понятия могут пересекаются друг с другом, потому что слишком все быстро развилось и нет четких границ.

1. Модель vs Агент: в чем разница?
Модель (LLM): Это чистый генератор текста. Она выдает ответ на запрос, не умеет ходить в интернет или запускать код.
Агент: Это модель, завернутая в управляющий контур, который умеет планировать действия, вызывать инструменты, хранить состояние и выполнять задачи в несколько шагов.

2. Зоопарк агентов и встроенные инструменты 🛠
У каждого крупного вендора сейчас есть агенты со специализированными целями: для кодинга, работы с документами и тд.
Есть агенты с «полным фаршем» (встроенный поиск, компилятор, запуск скриптов).
Есть системы с минимальным набором встроенных инструментов. Они могут только работать с текстом и самостоятельно генерировать шаги решения. Например чтобы прочесть PDF они создадут скрипт-программу, распарят им файл и только тогда в текстовом виде прочтут PDF.

3. Оркестраторы 🪄
Оркестратор из:
LLM - создает подобие агента,
Агента - инструмент выполнения длительных последовательных задач,
Группы агентов - синхронизированную не мешающую друг другу систему.

Оркестратор это обычно легковесный софт, который распределяет задачи. Его цель чтобы агент делал что надо и когда надо, и не делал лишнего, то что не просили. Он говорит агенту, что название функции нужно поискать в ближайших папках, а не придумывать самому. (Примеры: Cline, OpenClaw)

4. Микс IDE/Оркестратор/Агент
Такие цельные, на закрытие среды как Claude Code и Codex, это больше чем оркестратор. Это ближе к цельной ОС. Подразумевает эффективное использование ресурсов системы, и токенов для своих моделей. Есть опция использовать сторонние модели, но будут недопонимания и не эффективность.

5. Почему API DeepSeek дешевый? 🧠
Они продают в основном доступ к LLM модели, а не к полноценной агентской платформе. Никакого доступа в интернет, взаимодействие только через текстовые форматы. Развернув под него MCP-сервера (прослойки, дающие модели доступ к инструментам), его способности расширяются, можно получить аналог агентской системы. Но мне кажется такая архитектура всегда будет менее эффективной, чем оптимизированный набор Среда + Агент от одного вендора.

Вывод/Summary
Прямо сейчас основные практические улучшения ИИ-инструментов идут не в сторону быстрее, выше, сильнее самих моделей, а в поле развития оркестраторов и инструментов. Главная гонка индустрии — это то, насколько эффективно LLM умеет взаимодействовать с внешними инструментами и работать с контекстом.

References:
1. Знания как общечеловеческое достояние

Прошел этот путь с 2022 года. Сейчас в 2026 на агентах кодирования плавно перетекающих в автономных агентов 🏃‍♂️‍➡️

Оказывается у этого название есть - упряжь 🙃

https://habr.com/ru/articles/1023316/