Андрей Карпати о переломном моменте в программировании: что такое agentic engineering

«Я никогда не чувствовал себя так отстающим как программист» — так начинается тред Андрея Карпати, который набрал 14 миллионов просмотров и 2400 комментариев. Бывший директор AI в Tesla, сооснователь OpenAI и автор термина «vibe coding» описал то, что многие разработчики ощущают, но не могут сформулировать: профессия программиста проходит через фундаментальный перелом.

Что сказал Карпати

26 декабря 2025 года Карпати опубликовал в X тред, который стал зеркалом для тысяч разработчиков. Его главная мысль: появился новый программируемый слой абстракции, который нужно освоить поверх всех привычных — от железа до фреймворков.

Этот слой включает агентов и субагентов, их промпты, контексты, память, режимы работы, права доступа, инструменты, плагины, навыки, хуки, MCP (Model Context Protocol), LSP (Language Server Protocol), слэш-команды, воркфлоу и интеграции с IDE.

Карпати признаётся, что чувствует себя в 10 раз менее эффективным, чем мог бы быть, если бы правильно собрал воедино всё, что появилось за последний год. И эта неспособность освоить новые инструменты — это «skill issue», проблема навыков, а не технологий.

От vibe coding к agentic engineering

В начале 2025 года Карпати ввёл термин «vibe coding» — стиль программирования, когда разработчик общается с AI на естественном языке, описывая что хочет получить, а не как это сделать. Термин мгновенно разлетелся по индустрии.

Но теперь речь о следующем уровне. Agentic engineering — это не просто диалог с моделью. Это оркестрация множества агентов, каждый из которых выполняет свою роль: один пишет код, другой проверяет, третий тестирует, четвёртый документирует. Разработчик становится дирижёром, а не исполнителем.

Проблема в том, что ментальные модели, отточенные годами работы с детерминированным кодом, не подходят для работы с «фундаментально стохастическими, ненадёжными, непостижимыми и постоянно меняющимися сущностями», как описывает их Карпати.

Почему это не про незрелые инструменты

Аналитики из Futurum Group отмечают, что тред Карпати легко прочитать как критику конкретных инструментов. Но это было бы ошибкой.

То, что он описывает — это не недостатки Cursor, Claude Code или Copilot. Это момент, когда старые правила перестают работать. Прежние техники ещё функционируют, но они больше не покрывают полный спектр возможностей. Их нужно адаптировать, переосмыслить или заменить новыми операционными моделями.

Дезориентация, которую чувствуют разработчики — это не тревожный сигнал. Это необходимый этап, когда дисциплина переходит от расширения существующих техник к переопределению самой работы.

Исторические параллели

Индустрия проходила через подобное раньше.

Когда появились распределённые системы, разработчики обнаружили, что их интуиция о локальности данных, управляемости и отказах больше не работает. Ранний DevOps разрушил линейные передачи задач между командами и размыл границы ролей. Облачная разработка обесценила статическое планирование ресурсов.

В каждом случае наиболее опытные команды чувствовали дезориентацию первыми — потому что работали на переднем крае.

Что отличает текущий момент — это скорость. AI не просто ускоряет задачи разработки. Он меняет то, как выражаются намерение, исполнение, обратная связь и корректировка на протяжении всего жизненного цикла. Это невозможно усвоить через постепенное улучшение инструментов. Нужны новые ментальные модели.

Что значит для разработчиков

Карпати описывает набор концепций, которые придётся освоить:

Агенты и субагенты — автономные исполнители, которые работают над задачами без постоянного контроля. Они могут вызывать друг друга, делегировать подзадачи, запоминать контекст между сессиями.

Промпты и контексты — способ «программировать» поведение агентов. Качество промпта определяет качество результата. Контекст — это то, что агент «знает» о проекте, файлах, предыдущих действиях.

MCP (Model Context Protocol) — стандарт для интеграции AI-моделей с внешними инструментами и данными. Позволяет агентам читать файлы, выполнять команды, обращаться к API.

Режимы и разрешения — агенты могут работать в разных режимах (только чтение, запись с подтверждением, полная автономия) с разными правами доступа.

Воркфлоу и оркестрация — цепочки действий, где выход одного агента становится входом другого. Похоже на пайплайны CI/CD, но для AI-задач.

Вопрос для индустрии

Для вендоров момент не менее дискомфортный. Когда меняются основы, скорость выпуска фич и инкрементальная дифференциация перестают быть достаточными. Платформы и инструменты, построенные вокруг старой операционной модели, начинают ощущаться неуместными — даже если технология работает.

Кто определит новую парадигму: лидеры инструментов разработки вроде Microsoft и Google, AI-компании вроде OpenAI и Anthropic, или практики и исследователи вроде самого Карпати?

Какие модели AI-разработки окажутся устойчивыми: спецификации, интенты, оркестрация агентов, управление через governance?

Выводы

Тред Карпати — это не нытьё о сложности инструментов и не реклама какого-то продукта. Это фиксация момента перехода, когда профессия программиста переопределяется на наших глазах.

Разработчики, которые раньше других освоят новый слой абстракции, получат кратный прирост продуктивности. Те, кто будет цепляться за старые подходы — почувствуют себя всё более отстающими.

Как сам Карпати отмечает: неспособность освоить новые возможности — это «skill issue». Хорошая новость в том, что навыки можно развить.