AI-инженерия с нуля — Полный гайд для разработчика [2026]

AI уже пишет код. Так почему надёжные продукты не выходят в 10 раз быстрее? Разбираю главный перелом в IT: узкое место переехало из написания кода в контекст, архитектуру и проверку результата. 📌 Курс «AI Engineer: Agentic OS». За 4 недели собираем агентскую систему на TypeScript: от первого agent loop до RAG, MCP, memory, evals, observability и production-инфраструктуры → https://irreplaceable-ai.ru/products/... Все ссылки на исследования и доп материалы выложил в ТГ: https://t.me/vladm/1566 Японская локация, где снимал видео: https://shinrin-glamping.ru/ Сегодня за несколько промптов собирается MVP или красивая демка. Но как только продукт растёт — бизнес-правила, миграции, права доступа, безопасность, интеграции, исторические решения, живые пользователи — одной модели и большого контекстного окна становится мало. Вокруг неё появляется новый инженерный слой: agentic architecture и harness. В ролике: — почему AI-код ≠ готовый продукт и чем демка отличается от долгоживущей системы — почему модель не знает ваш проект, а каждый раз реконструирует его из контекста — context engineering и RAG вместо ставки на «большое окно» — tools и MCP: зачем агенту руки — чем память отличается от контекста — почему обычных тестов мало и откуда взялись evals — observability, tracing, guardrails, human approval — контур доверия к агенту — инженерная зрелость vs автономность AI-агентов — кто такой AI-инженер, что такое agent-ready codebase и AI-native-разработка — почему даже схлопывание AI-пузыря не отменит произошедший сдвиг ⏱ Таймкоды 00:00 – О чем гайд 02:54 – Код больше не проблема 08:59 – Мифы про вайбкодинг 14:06 – Реальные ограничения AI агентов 21:57 – Проблема проверки кода 26:34 – Что такое Harness 32:10 – Агентская Архитектура 47:12 – Практика создания агентской OS 50:57 – Уровни зрелости проектов 53:23 – Кто такой AI Инженер 56:24 – Что если AI пузырь лопнет? 59:39 – Резюме #AIинженер #agenticAI #разработка