Designing agentic loops
Кодирующие агенты вроде Claude Code и Codex CLI позволяют ИИ не только писать код, но и запускать его, исправлять ошибки и экспериментировать с решениями. Ключевой навык для эффективного использования таких инструментов — проектирование агентских циклов: настройка последовательности действий, где ИИ применяет инструменты в цикле для достижения чётко сформулированной цели. Это превращает агентов в инструменты «грубой силы» для решения задач, если можно определить цель и дать нужные инструменты для итераций.
Однако такая мощь сопряжена с рисками, особенно в «YOLO-режиме», когда агент выполняет команды без подтверждения. Это может привести к удалению файлов, утечке данных или использованию машины для атак. Для снижения рисков автор рекомендует запускать агентов в песочницах (например, Docker), использовать облачные среды вроде GitHub Codespaces или полагаться на удалённые серверы, где ущерб будет ограничен. Также важно тщательно подбирать инструменты для цикла, чтобы агент мог эффективно и безопасно решать задачи.