Я разобрался, куда движется AI-разработка. Оркестрация и Software Factory

Больше о разработке с AI-агентами в моём Telegram-канале https://t.me/sachkov_blog Курс AI Engineering и бесплатные уроки https://sachkov.dev AI-агенты уже быстро пишут код. Но как поручать им более сложные задачи, проверять результат и управлять всем процессом разработки? Разбираю Software Factory, то есть весь процесс от задачи до готового изменения, и оркестрацию, которая помогает координировать агентов. На примерах команды Claude Code, исследований DeepSeek и кейса Revolut обсуждаем автоматическое ревью и evals, то есть проверки качества самой агентной системы. Ещё разбираем состояние задач, доступы и выбор модели по полной стоимости готовой задачи. В конце объясняю, что изучать разработчику, чтобы выстраивать работу с агентами в своих проектах. Таймкоды: 00:00 — Как меняется роль разработчика с приходом AI-агентов 02:38 — Что такое Software Factory и зачем автоматизировать цикл 04:43 — Как бигтехи выстраивают фабрики (Anthropic, DeepSeek, Cursor) 06:50 — Проблема валидации: почему тесты агентов могут обманывать 07:45 — Опыт Anthropic: субагенты, циклы ревью и Evals 09:22 — Анонс курса по AI Engineering 10:34 — Оркестрация: почему координация агентов часто дает сбой 12:18 — State Machine и изоляция сред: безопасность и доступы 15:02 — Выбор моделей: можно ли экономить на DeepSeek и GLM 17:29 — Итоги: на что инженеру делать ставку в AI-разработке #AIразработка #AIагенты #SoftwareFactory