ИИ-петли: агенты сами находят задачи и делают их

Создатель Claude Code уже запускает ИИ-агентов, которые сами находят задачи в коде и отправляют правки без его участия. Говорит: это такой же шаг, как переход к агентам.

4 мин чтенияЕАЕвгений АрсентьевЕвгений Арсентьев · PhD

Борис Черни — инженер, создавший Claude Code — описал на конференции @Scale компании Meta паттерн, который выходит далеко за пределы того, что большинство людей понимает под «ИИ-агентом». Он запускает петли: несколько агентов работают в фоне и не ждут, когда им поставят задачу. Они сканируют кодовую базу, находят задвоенные фрагменты или другие проблемы, исправляют их и сами отправляют правки на проверку — без того, чтобы Черни одобрял каждый шаг или вообще знал, какие задачи они подхватили.

Это не то, как работает большинство ИИ-агентов сейчас. Стандартная модель — транзакционная: ты ставишь цель, агент работает, ты проверяешь результат, потом ставишь следующую цель. Петля убирает эту передачу управления. Агент смотрит на своё окружение, сам решает, что нужно сделать, действует и продолжает — скорее как фоновый процесс, чем ответ на запрос. Черни формулирует прямо: «Переход от написания кода вручную к агентам был огромным шагом. Петли — такой же».

«Петля Ральфа» — практический приём, уже в ходу

Один приём, который разработчики придумали, чтобы долгие автономные прогоны работали надёжнее, называют петлёй Ральфа: после каждого действия агент пишет короткое резюме того, что сделал, и явно проверяет — достигнута ли общая цель. Этот самоконтроль решает реальную проблему: он не даёт модели потерять цель в ходе долгой сессии и помогает поймать ситуацию, когда агент технически что-то выполнил, но реальную задачу не решил.

Что это меняет в том, как ты работаешь

Паттерн петли вписывается в более широкое направление: выгоднее дать модели больше времени и ресурсов на решение задачи, чем пытаться решить всё за один шаг. Это та же логика, что за «расширенным мышлением», за моделями типа o3, за длинными агентскими прогонами. Разница с петлями — работа идёт во времени, в фоне, без тебя рядом.

Главный практический минус — цена. Петли расходуют токены непрерывно без естественной точки остановки, и рой агентов без ограничений может принести неожиданный счёт. Это не повод не пробовать — это повод задать чёткое условие выхода и лимит расхода до запуска. Те, кто сейчас учится запускать петли разумно, получат заметное преимущество в рабочем процессе, когда такие режимы станут стандартом в инструментах вроде Claude Code.

Что бы я сделал

Перед тем как запускать что-то похожее на петлю, сделай две вещи. Запиши условие выхода: как именно агент поймёт, что задача выполнена? Потом поставь лимит на токены или время — чтобы долгий прогон не уехал в сторону незаметно. Добавь в подсказку агенту приём «петли Ральфа»: попроси после каждого действия написать одно предложение о том, что сделал, и проверить, достигнута ли цель. Маленькое дополнение — а долгий автономный прогон сразу становится надёжнее.

#AI агенты#Claude Code#автоматизация#agentic AI

Гайды по теме

ЕАЕвгений Арсентьев

Автор

Евгений Арсентьев

PhD · Директор по продукту (CPO) в tech-компании

Хочешь реально это построить?

Гайды объясняют. Бесплатный курс превращает — персонально, с геймификацией и заточенный на быстрый запуск.

◉ Начать бесплатный курс

Источник: techcrunch.com