Перейти к содержанию

Шаг 1 из 4 · Видео · 63 минуты

Спроектируй среду для ИИ-агента в своём проекте

Разбери, почему генерации кода недостаточно для продукта, и наметь контекст, инструменты, память, проверки и ограничения для агента.

Главное из видео

  1. Сгенерированный код — кандидат на решение: узким местом становятся проверка, интеграция и знание требований проекта.
  2. Демо можно собрать из короткого запроса, а долгоживущий продукт зависит от бизнес-правил, данных, доступов, интеграций и прежних решений.
  3. Harness — среда вокруг модели: она подбирает контекст, даёт инструменты, сохраняет нужные решения и управляет выполнением.
  4. Для задачи полезнее небольшой релевантный контекст, чем весь репозиторий в одном запросе; инструменты, MCP и память решают разные задачи.
  5. Код проверяют тестами, поведение агента — сценариями оценки; трассировка, ограничения и одобрение человеком помогают принять результат.

Обновлено 30 сентября 2026 г.

Материалы к шагу

Навигация по видео

Выбери главу: видео выше начнётся с нужного момента.

Сначала определи границу между демо и продуктом

Возьми одно изменение в своём проекте. Кроме видимого результата запиши бизнес-правило, затронутые данные, роли и доступы, интеграции и старые решения, которые нельзя сломать. Если часть требований живёт только в переписке или памяти команды, найди ответственного за их подтверждение. Именно этот скрытый контекст объясняет, почему готовый экран ещё не означает готовый продукт.

Подготовка к работе с агентом

  • Выбрана одна небольшая задача с наблюдаемым результатом.
  • Записаны критерии приёмки и ограничения продукта, включая права доступа и обратную совместимость.
  • Найдены актуальные файлы, документы и человек, который разрешит противоречия в требованиях.
  • Определены команды проверки и действия, требующие согласования перед выполнением.

Дай агенту минимальный достаточный контекст

Начни со спецификации задачи и нескольких проверенных источников: нужных файлов, контрактов, правил и истории решений. Для поиска используй имена и символы, зависимости, историю Git или поиск по документам. Подключай семантический поиск и RAG, если простого поиска недостаточно. Не загружай весь проект в запрос: отметь источник каждого правила и отдельно выясни, какие данные устарели или противоречат друг другу.

Запрос для подготовки контекста

Задача: [одно изменение в проекте].
Критерий приёмки: [что можно проверить].
Сначала найди только файлы, правила и прежние решения, относящиеся к задаче. Для каждого укажи путь или источник и зачем он нужен. Отдельно перечисли недостающие и противоречивые требования; не додумывай их. Предложи план небольшими шагами и проверки для каждого шага. До изменения кода покажи план мне.

Раздели действия, протокол и память

Инструмент выполняет конкретную операцию: читает файл, запускает тест или обращается к API. MCP нужен, когда доступ к таким операциям и ресурсам удобно стандартизировать для разных клиентов; для одной локальной функции отдельный сервер может быть лишним. В память сохраняй подтверждённые решения, ограничения и состояние незавершённой работы между сессиями. Для маленького проекта достаточно файла с решениями и прогрессом; усложняй хранение, только когда появляется задача, которую файл не решает.

Как принять результат агента

  • Сравни diff со спецификацией: нет ли лишних файлов, потерянных требований и неподтверждённых предположений.
  • Запусти тесты продукта и проверь один реальный пользовательский сценарий.
  • Повтори короткий сценарий для самого агента: нашёл ли он нужный источник, вызвал ли допустимый инструмент и остановился ли вовремя.
  • Сохрани след выполнения: использованный контекст, вызовы инструментов, ошибки и результаты проверок.
  • Оставь агенту изолированную среду; миграции, удаление данных и выпуск в продакшн проводи после одобрения человеком.

Карта минимальной среды для своего проекта

Задача и критерий приёмки: 
Источники контекста и кто их подтвердил: 
Доступные инструменты и предел их прав: 
Нужен ли MCP, почему: 
Что сохранить между сессиями: 
Тест продукта и сценарий оценки агента: 
Что записать в трассировку: 
Какие действия требуют одобрения человека: 
Когда агент должен остановиться: 

Если проект растёт

Дальше развивай только тот слой, где возникла конкретная проблема. Разрозненные знания — повод улучшить поиск и проверить, нужен ли RAG. Потеря прогресса между сессиями — повод хранить решения и следующий шаг. Непонятные сбои — повод добавить трассировку. Много кода без уверенности в результате — повод расширить тесты и сценарии оценки. Уровни зрелости из ролика используй как ориентир для обсуждения команды, а не как обязательный план внедрения всех технологий.

Попробуй на своей задаче

Выбери одну небольшую задачу в своём проекте и составь карту минимальной среды для агента. Укажи, откуда он получит проверенные требования, что сможет делать, как продолжит работу после новой сессии и по каким проверкам человек примет или отклонит результат. Реализовывать всю среду сейчас не требуется.

Как понять, что готово

Названа конкретная задача с проверяемым результатом; у каждого источника контекста есть путь или ответственный; для инструментов указаны права; описаны одно сохраняемое решение, тест продукта, сценарий оценки агента, запись для трассировки, условие остановки и действие, требующее одобрения.

Отметь шаг после собственной проверки.

Следующий шагСобери RAG для ответов по своим документам

Что дальше

Посмотри, как устроен агент на TypeScript

Продолжи с бесплатным уроком «От AI-кодинга к AI-инженерии». На странице урока можно получить доступ через существующую форму регистрации.

Или выбрать другой бесплатный маршрут →