LLM, ИИ и агенты Большие языковые модели пришли в нашу жизнь, можно сказать, не то чтобы совсем недавно, но только за последний год стало понятно куда все это идет и каким будет наше будущее. Обычный чат с ИИ остается все еще основным способом общения людей с машиной, но для компаний и профессиональной работы этого уже недостаточно. Для программистов, администраторов, тестировщиков и аналитиков, в повседневную жизнь вошли агенты, которые развиваются с молниеносной скоростью. Все это хорошо видно по вакансиям где уже требуют конкретных навыков. Нужно уметь подключать mcp, настраивать скилы и понимать как эффективно работать с контекстным окном. И это только технический уровень. Меняется и сама профессия. Как показала жизнь, задач где действительно надо включаться писать код и напрягать извилины не так уж много, по отношению к общему объему кода, который мы пишем. Но чтобы ИИ писал код, который нас устроит, нужно уметь описывать задачу так чтобы агент понял, уметь ее разбивать и вести ии через весь процесс написания. Напоминает то как мы ставим таски в таск менеджере, но нет, этого недостаточно для того, чтобы получить нужный результат. Для бизнеса появились AI студии, в которых собираются агенты решающие типовые задачи и для которых уже не требуются программисты (но бывают нужны автоматизаторы). Для больших компаний есть готовые решения для локального разворачивания, чтобы соблюдать требования приватности и безопасности. И если раньше задачи связанные с машинным обучением были нишевыми и встречались редко, то теперь решения на базе ии внедряются повсеместно. Причем не на уровне красивых слов, а по настоящему. И эта работа больше не является уделом отдельных специалистов в области ml. Сейчас эта работа передается и программистам и автоматизаторам (те кто настраивают связи между сервисами). Для особо сложных случаев, появляется потребность в людях, которые объединяют в себе знания и программирования и администрирования и особенностей llm и платформ вокруг них (rag, fine tuning и так далее). Чем-то это похоже на появление когда-то DevOps (как спецов, а не как культуры). Вот какие можно выделить направления: - ИИ для спецов (программистов, аналитиков, девопс и тестировщиков). Тут мы дополняем существующие навыки, навыками по использованию агентов (от постановки задач, до написания скилов). - Автоматизация с помощью ИИ. Сюда входят люди способные настроить workflow или агентов на базе существующих платформ. Это те же самые люди, которые настраивают интеграции между сервисами, например используя n8n. - LLM-разработчик. Развитие предыдущего уровня, тут уже мы получаем человека, который хорошо разбирается в том как работают модели и способен с нуля создавать решения на базе мощностей компании. Меняется мир меняемся и мы. Возможно вы заметили, что раздел ИИ на Хекслете наполнился программами. И первая из них стартует 30 марта, где мы будем изучать программирование с помощью ии-агентов. Посмотреть программы и записаться можно по ссылке https://ru.hexlet.io/courses_artificial-intelligence p.s. а еще я опубликовал на днях видео, где для разработчиков и им сочувствующих рассказываю про то как собственно устроена эта современная разработка через агентов youtube.com/watch?v=Au8ioLEJDOU