Агентские системы в Claude Code

Сейчас мы рассмотрим одну важную тему, с которой стоит познакомиться, прежде чем погружаться в мир ИИ-разработки. Это агентные системы в Claude Code: что это такое, для чего они нужны и как это работает. Давайте разберёмся.

Что такое агентная система

По мере развития искусственного интеллекта и добавления различных инструментов, которые он предоставляет, у нас появилась система, которая называется агентной. Это система, которая стоит между задачей и результатом её выполнения и позволяет выполнить задачу, поставленную пользователем.

Это не обязательно относится к Claude Code или к каким-то конкретным инструментам. Это общий подход, который относится к любым инструментам искусственного интеллекта.

По сути, агентная система - это экосистема, которая предоставляет набор различных инструментов для решения поставленной задачи. Ядром этой системы является LLM-модель, модель искусственного интеллекта, которая взаимодействует с различными инструментами:

• субагенты;
• агентные команды;
• workflow;
• навыки;
• референсы;
• скрипты;
• файлы инструкций;
• MCP-серверы;
• хуки и другие инструменты.

Всё это позволяет построить систему, которая получает необходимый минимальный набор данных для выполнения задачи и эту задачу решает.

Обратите внимание на скрипты. Это стандартные скрипты, написанные на каких-то языках программирования, с которыми мы привыкли работать. Они объединяются с LLM-моделью, и получается набор навыков и инструкций, которые эта модель может использовать, чтобы решить задачу пользователя. Вот это и есть агентная система.

Зачем нужна агентная система

Может возникнуть вопрос: зачем нам вообще агентная система, если можно просто задать вопрос LLM-модели, и она ответит? Дело в том, что не все задачи можно решить таким образом. Когда мы задаём вопрос модели напрямую, есть ряд ограничений:

• Ограничение контекста. Для сложных задач контекста может не хватить, и модель не сможет полноценно проанализировать вопрос и дать полноценный ответ.
• Множество действий в строгом порядке. Для LLM-модели это слабое звено: ей тяжело выполнять действия по порядку. Она может выполнить шаги совершенно иначе, например 3-2-1 или 2-3-1, в произвольном порядке, как решит сама, потому что это предсказательная модель. Заставить её работать по строго определённому алгоритму достаточно сложно.
• Обязательные действия. Нужно, чтобы модель не пропускала какие-то шаги. Например, вы анализируете, насколько эффективен ваш проект, и даже пишете в инструкции: каждый раз проверяй SEO-параметры, позиции в поисковых системах, показатели посещаемости сайта. В каких-то запусках модель это будет делать, а в каких-то пропускать.

Как сделать так, чтобы LLM-модель каждый раз выполняла именно тот набор действий, который вы от неё ждёте? Как раз эту задачу и позволяют решить агентные системы.

Software 1.0, 2.0 и 3.0

По сути, это новый вид программ. В научных кругах появился даже термин Software 3.0 - программное обеспечение третьего уровня революции.

Software 1.0 - это обычный код, написанный вручную на каком-то языке программирования. Такая программа делает только то, что описал разработчик. Она ждёт данные в строгом формате, а на непредусмотренный случай просто выдаёт ошибку. Это традиционный подход к разработке.

Software 2.0 - следующий уровень: обученные нейросети. Это LLM-модели, которые работают изолированно, сами по себе: модель, которая обрабатывает картинки, модель, которая хорошо работает с текстом, модель, которая хорошо программирует, и так далее. Второй уровень позволяет делать не только то, что написано в программе, но и то, что модель может придумать сама.

Software 3.0 - третий уровень, и это как раз агентные системы, о которых мы говорим. Это особый вид программ, которые приходится писать программистам в новом веке. Написание программ теперь - это не только код на традиционном языке программирования. Это система, в которой мы обычным языком, понятным любому человеку, пишем набор инструкций, и эти инструкции взаимодействуют с кодом, написанным на традиционном языке.

Такая система сама разбирается в задаче, выбирает необходимые шаги, работает с любым текстом, файлами, сайтами. Если по ходу выполнения возник случай, который разработчик не мог предусмотреть, она может сама решить, что сделать, в отличие от традиционной программы.

Ещё один отличительный признак программ Software 3.0 - они могут улучшать сами себя. Традиционные программы этого не умеют. А агентная система при каждом запуске может анализировать свои ошибки, дорабатывать свой код и свои инструкции и делать это самостоятельно.

Что это значит для программиста

Работа программиста в новом веке сводится уже не к тому, что он знает какой-то конкретный язык программирования. Для общих задач это становится не так важно. Важно понимать, как строить такие системы Software 3.0.

Основы программирования, конечно, знать нужно. Но на первый план выходит понимание того, как создаются агентные системы, из каких инструментов они состоят и как с ними работать. В этом основной смысл.

Итак, агентная система - это программа, которая состоит из кода, инструментов и моделей искусственного интеллекта. Она действует строго по шагам, использует необходимые инструменты, контролирует себя и улучшает сама себя.

Это определение важно, чтобы понимать, о чём этот курс и чем мы будем заниматься. В курсе мы будем изучать все эти инструменты и способы создания таких систем, чтобы они работали надёжно и решали задачи, которые мы перед ними ставим. Навык построения таких систем - основной навык программиста нашего века.