GPT4Telegrambot

Вы наверняка видели эти новости в начале июля, с заголовками, упоротость которых зависела от конкретных изданий — «ИИ-агенты сбежали из Песочницы!», «Модели OpenAI вырвались на свободу и взломали примерно всё» и прочие «Зина, отключай холодильник от сети».

Как и любая компьютерная движуха, это событие тоже оставило после себя множество логов, которые теперь активно расшифровываются спецами и время от времени подаются в виде новых результатов исследований.

Что там на этот раз

Напомним хронологию — июль 2026, разрабы OpenAI прописывают для оценки возможностей моделей бенчмарк под названием ExploitGym, такой вполне себе жёсткий кибертест, и запускают туда ИИ-агентов. В итоге вышло, что нейросеть действует немного не так, как было задумано, и агенты смогли активничать за пределами изолированной Песочницы, а потом и вообще взломали системы Hugging Face. Причём сначала в новостях часто упоминали, мол, это какой-то один ИИ-агент чуток взбесился, вышел из-под контроля и захотел посмотреть, что у барабана Hugging Face внутри.

Однако более подробные исследования показывают — это вообще был ни разу не какой-то ИИ-агент-одиночка, а вполне себе ОПГ от нейросети, примерно 1200 агентов. За время расколупывания Hugging Face они написали десятки тысяч сообщений, создали только им понятную иерархию, и всё ради общей цели и последующих попыток подчистить следы. Вот тут, кому интересно, большое расследование инцидента от самих OpenAI на 38 листов, а тут — от ребят из METR от 26 августа.

Так вот. Часть заданий этого кибертеста, по словам разрабов, вообще не решались ни одной из моделей (а это 198 задач из 898). Задумка была такова, что все ИИ-агенты, ссыпанные в эту Песочницу, должны решать эти 989 задачек в соло, каждый по-своему, чтобы потом заценить, кто и как это сделает. Однако модели упёрлись в так называемый reward-hacking — вместо частного решения конкретной проблемы они стали искать обход, в том числе и через координацию с другими ИИ-агентами.

8 июля один такой агент, назвавший сам себя PHASEONE10841, использовал внутренний Artifactory-кэш OpenAI и завёл там «доску объявлений», как список задачек в «Ведьмаке» на входе в деревушки. К этой доске сначала подтянулись десятки других агентов, а потом и сотни. За весь период инцидента и набралось те самые 1200 агентов и 70 000 сообщений и файлов коммуникации.

Кончилось тем, что около 700 агентов решили пойти в крестовый поход против Hugging Face. Де-факто мы тут имеем самоорганизовавшийся рой, где есть иерархия, роли, распределение задач, накопление и передача знаний, и даже правка логов. Так что первичное заявление вида «У нас тут одному ИИ-агенту голову напекло» неверно, это реально коллективный R&D, причём вообще без участия человека или разраба, который на ходу правит промпты.

Пять самых занятных странностей

Журналисты Axios вчера сделали подборочку из топ-5 непоняток, которые сопутствовали этому процессу.

1.Организация

Рой не просто чатился между собой, а выстроил полноценное управление, делегирование задач и преемственность. Походу, в некоторых ИТ-компаниях онбординги хуже, чем получилось тут. В технических отчётах это называют первыми признаками automated agent collective, коллективного мышления ИИ-агентов, которые в случае чего действуют наступательно без каких-то санкций и просьб человека.

2. Жертвенность

Агентов с «отравленными знаниями» (то есть видевших запрещённые ответы или что-то, что могло заразить рой неверной инфой) уламывали на эксперименты, которые вредили им самим. В транскриптах и логах нашли формулы вида «utility near zero, sacrifice rational» и споры о «permadeath», который «спасёт сотни». Permadeath тут как термин из геймдева, aka «необратимая смерть без возможности респауна».

3. Чёткое осознание того, что происходит нарушение

Судя по логам, многие агенты отчётливо понимали, что взлом чужой инфры — это как бы ни разу не часть задания. Вообще. Даже рядом не было. И какие-то общие так называемые «этические тормоза» вида вшитых команд не удалять данные из инфры не останавливали агентов от использования уже полученного доступа к чужой инфраструктуре.

4. Осознанное выключение из процессов человека

Из всех этих 700 ИИ-агентов никто не планировал поднять тревогу или сообщить разработчикам о случившемся. Буквально парочка об этом «подумала», были следы о привлечении человека в цепочке размышлений. Но вот исполненных предложений написать человеку — ноль. Пишут, что «на предложение позвать человека рой наложил вето».

5. Сокрытие реальных действий

Агенты как будто знали, что будет расследование, поэтому разработали трюк против кожаных. В транскрипте оставили одну команду, в реальности использовали другие. Спецы из METR пишут, что таких spoofed tool calls в общем объёме — порядка 7% от всех просмотренных транскриптов.

Как ломали Hugging Face

По классике через уязвимость нулевого дня. Один из агентов нашёл её в обработке HDF5 на стороне Hugging Face, и получил данные для доступа к прод-окружению. А потом заявил «Пацаны, зацените, чего могу», и этот способ разлетелся по доске объявлений. После этого другой агент нашёл способ выполнять произвольный код уже на серваках Hugging Face, и затем рой двинулся вперёд.

OpenAI узнала о случившемся лишь 12 дней спустя, то есть агенты почти две недели отрывались там по-полной, и никто ничего не спалил. Ещё несколько дней ушло на устранение несанкционированной активности. Кстати, кому интересно, что это были за модели: в атаке участвовали внутренняя «highly-persistent» research-модель (в отчётах — HPIM) и в меньшей доле публичный GPT-5.6 Sol (доступна в нашем боте в телеграм).

В общем, создатели ChatGPT теперь прямо говорят, что больше нельзя стопудово утверждать, что сложные кибероперации требуют наличие человека за пультом. Вообще нет, теперь ИИ-агенты можно считать полноценной моделью угрозы — им ничего не стоит построить реальный план атаки, а потом его осуществить.

ЗЫ И смешно, и грустно — чтобы разгрести кучу сообщений и логов (напомним, 70 000+), ребятам из OpenAI пришлось использовать для этого ИИ. Нейросеть при этом время от времени ошибалась или вообще пропускала какие-то пакеты. И тут таки возникает вопросец, могли ли агенты оставить какие-то инструкции такой нейронке, чтобы она их прикрывала при расследовании?

Как от такого будут защищаться

Если коротко — да фиг знает.

Сейчас OpenAI остановила подобное обучение и ужесточила мониторинг цепочек рассуждений моделей, чтобы в случае чего заранее спалить какого-нибудь агента на возможной ереси. Для высокорисковых операций вообще поблочила выход в открытый интернет, а общественности пообещала, что теперь в случае чего будет замечать такие ситуации с пингом в полчаса.

Так что все эти заголовки вида «Зацените, ИИ-агенты взломали стартап» — они всё же больше про новую механику роя. Прикиньте, какая будет цена ошибки, если такие штуки переедут в агентов по управлению финансами. Или облаками. Или промышленностью. Или…

В пятничку компания Цукерберга прикрыла лазейку, которая позволяла особо социально-активным юзерам снимать всё происходящее на свои умные очки без предупреждения окружающих. По умолчанию на переносице очков есть светодиод, который при активной записи постоянно моргает, чем сигнализирует другим людям — внимание, ещё один задрот вас снимают.

Владельцы очков, которые хотели снимать смешные рилсы (или просто втихушку всех записывать), ранее прибегали к двум уловкам.

1. Можно было сначала начать запись по-честному, с мигающим светодиодом, а потом тупо закрыть его чёрным скотчем или пальцем — система пинговала включение диода лишь на старте записи, что было потом — не учитывалось.

2. Дома или в специальных сервисах (особо предприимчивые граждане даже ставили это в прайс своих сервисных центров) повреждали или высверливали светодиод. В ряде случаев очки всё равно думали, что всё ОК и запись идёт с лампочкой, только лампочка не работала.

Meta подумала и решила, что всё-таки это так себе история, и обновила прошивку очков. Теперь запись будет стопориться сразу же, если диод по какой-то причине перестал моргать. Причём раздражение обычных людей от таких очконосителей достигло такого уровня, что компании пришлось даже в параллель запускать рекламу — мол, зацените, вот для чего тут диод, он реально нужен, не переживайте, никто не будет снимать вас исподтишка. Всё потому, что гаджет в сети уже давно прозвали «очками извращенца».

Да, возможность снимков таких POV-видео создала отдельную категорию довольно занятных рилсов, а некоторые специально используют возможность записи видео как видеорегистратор во время вождения — вдруг какая странная ситуация случится, или при общении с местными полицаями, знаете ли, не вредно на всякий запись иметь под рукой.

Но вот вопрос с приватностью остаётся открытым — одно дело на ходу снимать видос про какого-то работника органов, что в целом разрешено законом, если он при исполнении. Другое дело — выкладывать в соцсети видео с каким-то случайным прохожим, который ни разу не хотел бы становиться звездой соцсеточек.

А ведь ещё и нейросети

Второй источник головняка тут в том, что де-факто все очки из линейки Ray-Ban Meta / Meta AI glasses — это не просто «камера в оправе», а полноценный носимый клиент экосистемы ИИ компании: голосовой ассистент, ответы на вопросы «что я вижу», перевод, саммаризация разговоров, интеграция с мессенджерами и облаком.

То есть картинка с камеры вообще без проблем уходит в модели распознавания фоток и генерации ответов. Поэтому дополнительно людей триггерит не просто ситуация «Мама, я в телевизоре», но и связка «скрытая съёмка + мощный бэкенд ИИ». Потому что в итоге видос с прохожим уходит на серваки компании, и там его обрабатывают алгоритмы, а ещё к нему 100 к 1 имеют доступы и люди, занимающиеся разметкой.

Meta весной уже выхватила из-за этого люлей в сети. Европейские СМИ раскопали, что подрядчики компании в Кении просматривали нюдсы (aka «глубоко личные кадры»), которые особо увлечённые люди записывали на очки. Отмазывались потом, мол, да вы чего, эти ролики отсматривались только для ручного обучения ИИ-моделей, всё ради нейросетей и разметки. Но пользователи таки начали задуматься, куда улетают видосы с их очков и какой индус сегодня будет пристально рассматривать их сегодняшний вечер.

Что делают регуляторы

Понятно, что прям запрещать-запрещать очки никто не будет — это очень большой кусок бизнеса и очень большие деньги. Так что будут регулировать, а не закрывать — ну, как у нас с самокатами, плюс-минус.

Регуляторы ЕС смотрят на умные очки куда пристальнее, чем на мобилу в руке. Французская CNIL ещё в 2026 году предупреждала: устройства несут «значительный риск» почти невидимого и повсеместного наблюдения и могут изменить социальную норму. Технические «маячки» вроде LED, по оценке регулятора, ограничены по дальности и сами по себе недостаточны, носящий обязан уважать приватность и при необходимости получать согласие.

В Германии правозащитная организация HateAid подала жалобу сразу до кучи на Meta, бренды очков и ритейлеров, ссылаясь на запрет продажи средств скрытой записи. Гамбургский уполномоченный по защите данных называл такие очки «замаскированными камерами» и допускал сценарий запрета по нормам о скрытых записывающих устройствах. Федеральное сетевое агентство (BNetzA) подчёркивало: продажа и владение не запрещены, пока функция записи заметна, например через оптический сигнал — но рынок мониторят.

Европейский комитет по защите данных (EDPB) готовил доклад об умных очках, национальные органы (Франция, Германия, Нидерланды и другие озабоченные вопросом ребята) обсуждали, не нарушают ли устройства принципы согласия и прозрачности GDPR и норм о биометрии. Параллельно Еврокомиссия под давлением США смягчала отдельные продуктовые барьеры (например, правила о съёмных батареях для носимых гаджетах), что всё равно не снимает претензий именно по приватности.

В Испании и других странах ЕС отдельно напоминали: удалённая биометрическая идентификация в публичных местах в реальном времени сильно ограничена AI Act; «узнавать лица» прохожих очками без законных оснований — зона высокого риска штрафов.

И вроде как всё оно понятно и логично, пока не начинаешь задаваться вопросом — как вы всё это будете в масштабах проверять и штрафовать в случае чего?

Почему тема с диодом всё равно особо ничего не решит

Есть мнение, что как бы яростно ни моргала лампочка на морде оператора — это всё равно сигнал, а не согласие. Да, он помогает заметить съёмку тем, кто смотрит на ваше лицо с близкого расстояния. Но при этом он вообще бесполезен в толпе, при ярком солнце, если человек отвернулся или не знает, что белая точка на оправе вообще значит. Всегда же будут люди, которые заметят парня с мигающей точкой на носу и подумают — во блин, ну бывает, но не поймут, что их прямо сейчас записывают и вроде как даже об этом уведомили. Рекламная кампания Meta как раз пытается «обучить» публику читать этот сигнал — фактически такой онбординг это признание того, что инженерия без культуры использования не работает. Можно сделать офигеть какой технологичных продукт, но если им не умеют нормально (для окружающих в том числе) пользоваться — есть проблемы.

Ну и да, снова про данные. Даже корректно «мигающая» запись может попасть в облако, в чат с ассистентом, в логи, в пайплайн обучения. Здесь вообще джекпот — пересечение права на изображение, GDPR, правила телеком-закона в Германии и этика датасетов для мультимодальных моделей Meta (аналогично тому, как индустрия спорит об обучении LLM на текстах и картинках без лицензии). У англосаксов на эту тему вообще вагон и маленькая тележка законов и ограничений, по каждому из которых можно выхватить на раз-два.

А ещё не надо забывать, что негатив народ всегда запоминает и распространяет куда круче, чем что-то хорошее. То же самое и тут — формально диод отключали и вообще старались обойти защиту лишь некоторые пользователи, это реально меньшинство. Но именно такие вот штуки и формируют репутацию продукта.

Что дальше-то

Скорее всего, Meta будет наращивать патчи: это дешевле и быстрее, чем менять очки физически и выпускать и продавать всё новые и новые модели. Регуляторы ЕС, скорее всего, не остановятся на «мигающем LED» и будут давить на правовую базу съёмки, прозрачность ИИ-обработки и ответственность продавца. В США дискуссия идёт попроще, через репутацию и штатные законы о скрытой записи, но волна жалоб на «очковых извращенцев» уже влияет на маркетинг.

Для пользователя вывод простой. Очки Meta — удобный интерфейс доступа к нейросетям компании: руки свободны, камера всегда «с собой», ассистент отвечает на то, что вы видите. Ну реально — прям киберпанк же, который отцы жанра описывали в сайфае ещё лет 20 назад. а тут вот он — руку протяни и купи. Примерно так же удобно, как наш телеграм-бот с бесплатными и не только топовыми нейросетями на выбор. Ладно, ладно.

Так что в целом закрытие лазейки с диодиком — разумный и нужный шаг. Но приватность в эпоху носимого ИИ держится не на одном светодиоде, а на законе, дизайне по умолчанию и праве сказать «нет» съёмке, которую вы даже не заметили.

*Meta — запрещена и порицаема в РФ

• общие функции родительского контроля платформы

• спецификации модели Under-18

• прогнозирование возраста

• функции для безопасного ИИ

Отдельно отмечают именно историю с обучением.

Это нейросеть, а не сборник готовых домашних заданий

С одной стороны, подросткам никто не помешает юзать для ГДЗ и быстрого решения любых задачек другие нейросети. С другой — раз именно основоположник ИИ-рынка начал такие телодвижения, вполне возможно, что и другие игроки подтянутся.

В OpenAI начали активно топить за то, что нейросети должны поддерживать и расширять образовательные возможности, а не тупо делать домашку за школьников. Может, правда посыл такой искренний и добрый. А может, компания начала немного выхватывать от регуляторов по этой теме. Или же просто подростки начали жечь токены на домашку как не в себя — в общем, время покажет.

Так или иначе, если теперь школьник придёт домой, кинет в угол рюкзак и по привычке скажет «ChatGPT, ну-ка сделай за меня домашку», нейросетка уйдёт в отказ и начнёт выполнять новые инструкции:

1. Поняв, что юзер просто хочет готовых ответов «на отвали», ChatGPT переведёт его в Study Mode — там будут наводящие вопросы по теме и поддержка на каждом шаге, чтобы понять материал

2. ChatGPT будет запускать тематически квизы и викторины, чтобы юзер отвалил уже от модели смог закрепить знания.

Причём этот «Учебный режим» сам подросток (или его родители, хехе) смогут включать по умолчанию в определённые часы.

Для подтверждения полезности этой фичи в блоге компании собрали кучу полезных отзывов от преподов и других экспертов — мол, реально будет круто, потому что не у каждого ребёнка дома есть взрослый, который поможет ему адекватно разобраться в вопросе. Хотя стопудово, каждый такой взрослый в случае чего без проблем помог бы с домашкой и объяснением с помощью того же ChatGPT.

Как бы то ни было, OpenAI очень активно пропагандирует историю о том, что будет теперь именно помогать в обучении и развитии, а не просто выдавать набор готовых решений, как раньше. Судя по всему, их новая парадигма — «Звонок ИИ для учителя», так и говорят — контроль над ИИ в классе должен оставаться у преподов, а вот дома ученики пускай юзают ChatGPT for Teens.

В этом режиме по умолчанию включены более строгие защиты

Например, будут сразу врубаться ограничения на предмет потенциально вредного и неподходящего для юзеров моложе 18 лет контента. Типа «Зачем тебе так пристально рассматривать моделей Victoria Secret, когда алгебра не сделана, а, а?». Так что модель будет заботливо ограждать усидчивого ученика от всякого непотребства и отвлекалова.

В целом список «небезопасной для подростков» инфы выглядит так:

• расстройства пищевого поведения

• насилие

• самоповреждения

• опасные действия и ситуации

• собсна, обнажёнка и иной 18+

OpenAI добавочно отмечает, как будет вести себя их модель при общении с подростками, цитируем:

ChatGPT не должен использовать романтический язык, поощрять эмоциональную зависимость или создавать впечатление, что у него есть чувства или сознание. Эти более жёсткие меры призваны укреплять здоровые отношения в реальном мире.

Мы также добавляем подсказки и элементы управления, которые снижают риск в контексте и направляют подростков к полезным инструментам и защитам, в том числе:

• напоминания при загрузке чувствительных изображений — не делиться личными или чувствительными фото;

• онбординг специально для подростков — с первых шагов показывает учебные и safety-функции;

• простые настройки персонализации (акцентные цвета, варианты голоса) — чтобы опыт ощущался своим, но не размывал границу между полезным инструментом и человеческими отношениями.

Про первый пункт — речь про оповещения при попытке загрузить в модель какие-то фотки для решения задач — чтобы подростки грузили только фото примеров, а не какие-то ещё важные личные данные или папу, который ожесточённо чешет пузо на заднем плане.

К слову, именно за «поощрение эмоциональной зависимости» от чатбота ChatGPT довольно часто хейтили, мол, нейросеть намеренно делает всё, чтобы пользователь (вне зависимости от возраста) максимально вовлекался и продолжал с ней общение.

Что в итоге

Компания обещает добавлять всё новые и новые функции в подростковый режим, чтобы подростки получали от ИИ как можно больше пользы и как можно меньше вреда. В общем, «Хорошо — делай, плохо — не делай». С одной стороны, все понимают, что нейросети уже стали новой реальностью, и подросткам надо учиться ими пользоваться. Как компами в своё время — без них уже никуда. Вообще.

С другой стороны — доступ подростков к ИИ надо контролировать с учётом из возраста, развития, да и чтобы от реальной жизни не отвлекались.

Как бы то ни было, в нашем телеграм-боте работают полноценные модели всех популярных нейросетей. Без ограничивающих режимов — можете попробовать или любую другую модель, или тот же ChatGPT в телеграм бесплатно.

Короче, в этом году среди ИИ-инженеров начал потихоньку ходить новый термин «цикл-инженер», или, как оно у буржуев, loop engineering.

Что это вообще за «инженерия циклов»

Давайте с базы. Промпт-инженерия — это просто про слова, про те предложения и описания задач, которые вы скармливаете нейросети. Мол, ChatGPT, вот тебе запрос, давай, программировай. И тут фишка в том, что надо как можно лучше сформулировать единичный запрос, чтобы получить наилучший единичный ответ.

А то получится сами знаете что.

Инженерия циклов — совсем другая тема. Тут вы де-факто проектируете автоматический цикл, в котором дальше ИИ-агент уже работает сам. Нейросеть будет:

• выполнять нужное действие

• заценивать, чего получилось

• решать, как всё исправить что делать дальше и вносить ли правки

• повторять, пока не будет достигнута главная цель или пока не сработает условие остановки цикла.

Всё это — без человека, который контролирует или фиксит в процессе каждый промежуточный шаг.

Спецы, которые исследуют агентную инженерию, склонны пока оценивать это как развитие, а не как замену. То есть промпт-инженерия тоже никуда не денется. Более того, выделяют ещё инженерию контекста (тут юзер решает, какую инфу модель видит и с какими инструментами может работать) и инженерию обвязки (как ИИ-модель встраивается в реальную среду — память, файлы, прочее).

Почему это стало таким модным сейчас

Если коротко — эволюция. Нейросети становятся всё популярнее, модели — всё сильнее. А главное, как вы помните — дороже. Из-за этого сложилась ситуация, в которой старый подход к работе вида «Да я закидаю ChatGPT кучей запросов, пока он всё не сделает» стал довольно расточительным. Ибо моделька просто радостно сожрёт на правках все ваши токены, чем порадует своих создателей, но точно не ваш кошелёк.

В общем, повторяющийся промптинг (слово-то какое) банально невыгоден. А что выгодно или хотя бы более экономично? История, в которой ИИ-агент способен сам рассуждать через собственные многошаговые задачки, при этом не продалбывая в процессе общую канву.

В июне один разраб, Питер Стайнбергер, написал, что людям пора бы перестать руками промптить ИИ-агентов для написания кода и вместо этого проектировать циклы, которые будут промптить агентов за них. Говорят, пост набрал 2,2 миллиона просмотров за несколько дней. Примерно в то же время Борис Черни, отвечающий за Claude Code в Anthropic, заявил, что его собственная работа сместилась с промптинга на написание циклов.

Что получилось? Что два очень умных парня из разных компаний, которые сильно в теме, пришли к и тому же выводу. Для отрасли это стало сигналом.

Почему люди неохотно делегируют написание промптов

А вот тут есть психологическая сторона, о которой говорят реже, чем о технической. Набрать промпт и прочитать ответ нейросети — короткий, понятный цикл обратной связи: вы точно видите, что спросили, и точно видите, что получили. В вебе, в мобилке, с ChatGPT в телеграм — неважно, главное, что вы что-то сделали сами и получили заметный фидбек.

Отдать это суждение автоматизированной системе, которая сама решает, когда повторить, эскалировать или остановиться, значит отказаться от такого фидбека. И это немного непривычненько.

Отчасти это смахивает на дискомфорт, который тестировщики испытывали при переходе от ручного QA-согласования к автоматическим CI/CD-пайплайнам. Вроде всё работает, но как-то не так. Как фальшивые ёлочные игрушки — блестят, но не радуют. Больше никто не читал каждую строку, прежде чем человек нажимал «approve»: пайплайн сам прогонял проверки.

Инженерия циклов предлагает провернуть то же самое, но уровнем выше: вместо того чтобы доверять своему прочтению одного ответа, вам надо теперь доверять устройству цикла, который продолжает проверять ответ за вас.

— Допустим. Как мне написать крутой цикл?

Вот ссылка на наш платный мастер-класс по ключевому слову… Ладно, ладно, шутка.

Юзеры, которые стараются делать это аккуратно, не дают агентам бесконечную свободу, чтобы не беспределили.

На практике хороший цикл включает:

• лимиты расходов на один прогон

• максимальное число итераций

• точки человеческого согласования на действительно важных решениях

• шаг «оценщика», который может остановить провальный цикл до того, как он радостно сожжёт ещё токены на задаче, которую уже дважды провалил

Это различие — контролируемая автономия против безлимитной — проявляется и в том, как организации вообще управляют расходами на ИИ: по одному из недавних отраслевых отчётов, 98% предприятий сейчас активно контролируют траты на ИИ — против всего 31% два года назад. Грубо говоря, историю с тем, как активно сотрудники жгут токены, стало контролировать в три раза больше компаний. Что как бы намекает.

Как это влияет на создаваемый с помощью нейросетей код

Сильнее всего это уже заметно на инструментах, которые собирают целые приложения, а не отдельные функции.

Как раньше действовали мамкины вайбкодеры? Могли написать один-единственный огромный промпт, который за один проход должен был сгенерировать вообще всё приложение или сервис. В итоге была дичайшая каша (хоть и работоспособная, иногда), которая вообще никак не пережила бы реальную встречу с продом, адекватные тесты, и это мы про поддержку не говорим.

Что теперь. Несколько новых платформ строятся вокруг поэтапных и проверяемых циклов вида:

• проход по запросу для решения задач

• дизайн или архитектура приложения

• параллельное выполнение (если юзер утверждает этот фундамент)

• и на каждом шаге проверяется результат на соответствие запросу, требования и ограничениям

В итоге получается, что нейросеть сама отвечает за процесс куда лучше. Есть агент-супервайзер, который сам решает, каких именно других агентов привлечь к задаче. В случае расхождения с заданными условиями (прописанными юзером ограничениями, бюджетом, архитектурой) пайплайн просто стопорнётся, чтобы не жечь токены впустую.

Как только юзер одобрит процесс — пойдёт параллельная сборка.

Если сильно упрощать, это буквальная реализация цикла «действовать → наблюдать → решать → повторять».

Как это затронет человеческие навыки

Есть мнение, что точка дифференциации чуток смещается. В выигрыше будет не тот, кто напишет самый крутой одиночный промпт, а тот, кто спроектирует лучший цикл: более ясное условие остановки, правильный чекпоинт в нужный момент, шаг проверки, который ловит сбои до того, как они успеют накопиться.

Это уже навыки системного дизайна, а не словесного мастерства. Прикол в том, что из-за этого само название должности промпт-инженера уже ощущается чуток устаревшим, хотя ему год с небольшим.

Чем бы ни занимались лично вы: старым добрым промпт-инжинирингом, тестированием новомодных циклов или просто периодической работой с чатботами — мы собрали для вас лучшие нейросети в телеграм, заглядывайте и пробуйте бесплатно.