Research Insights Made Simple #27: AI-разработка как эволюционирующий стек (Рубрика #AI4SDLC) Почему одна и та же модель в двух кодинговых агентах даёт настолько разный результат? И что компании действительно стоит считать своим AI-стеком: модель, обвязку, инструменты, данные или право агента менять внутренние системы? В пятницу, 7 августа, в 27-м выпуске "Research Insights Made Simple" в прямом эфире разберу AI-разработку как совместно эволюционирующую производственную систему. В этот раз без гостя: хочу собрать в одну картину выводы из последних исследований и инженерных разборов — от hardware-software co-design до agent harness, MCP, evals и production traces. Главная идея выпуска: преимущество всё реже живёт в одном компоненте. Сильная модель становится продуктом только внутри конкретной среды - с контекстом, примитивами действий, identity, policy и доказательствами результата. А сбой превращается в улучшение, только если команда умеет воспроизвести его, изменить нужный слой и заново пройти проверку. Поговорим о том: - Почему не каждый сбой требует новой модели и чем быстрый цикл настройки tools и harness отличается от медленного цикла model и hardware; - Почему API-совместимость и MCP ещё не дают поведенческой совместимости, корректных полномочий и безопасного эффекта; - Чем telemetry отличается от evals и training data — и почему production traces не улучшают модель автоматически; - Где провести границу между арендой, адаптацией и созданием своего: что разумно арендовать у провайдера, что адаптировать, а чем компания должна владеть сама; - Когда собственная обвязка действительно оправдана, а когда она превращается в дорогую попытку повторить общий агентный цикл. Для меня главный вывод такой: возможности компании не в модели и не количество MCP-серверов, а скорость доказанного изменения. Увидеть реальный сбой, сохранить эпизод, воспроизвести его, поправить один слой, пройти release gate и безопасно вернуть улучшение в production. #AI4SDLC #AI #Agents #Architecture #PlatformEngineering #Evals #Engineering