🧠 Агентная обвязка эволюционирует от дополнительной надстройки к интерфейсу внимания Всплеск работоспособности агентов в конце 2025 года объясняют не только новыми моделями, а слиянием двух кривых: возможностей модели и требований обвязки. Разрыв между ними раньше был то слишком большим — AutoGPT в 2023 давал полную автономию при хрупких моделях: 95% надёжности на шаге давали лишь 36% успеха в 20-шаговой задаче. То слишком маленьким, когда IDE вроде Cursor сознательно ограничивали модель человеческим контролем. По данным Latent Space, перелом наступил, когда кривые пересеклись: Claude Code в феврале 2025 вернул модели управление циклом, но уже вовремя, и за шесть месяцев вырос до $1B ARR. Теперь обвязку можно измерить. Harness-Bench проверил одну модель на 106 задачах в разных обвязках и получил разброс от 52.4 до 76.2 баллов — 23.8 пункта без изменения весов. OpenAI на ARC-AGI-3 подняла результат GPT-5.6 Sol с 13.3% до 38.3% только за счёт сохранения рассуждений и сжатия контекста. Это не магия, а обучение с подкреплением внутри обвязки: codex-1 ещё в мае 2025 обучали на реальных задачах в рабочих средах. Дальше модель начинает поглощать обвязку. Anthropic удалила 80% системного промпта Claude Code, потому что модель научилась сама сжимать контекст. Цикл обучение → усвоение → отказ → повтор: модель впитывает возможности, инженеры удаляют ставший ненужным код. Прогресс агентной обвязки теперь измеряется тем, сколько обвязки можно удалить без потери качества. Что останется, когда модель поглотит всё, что может? Обвязка станет интерфейсом к человеческому вниманию. Ryan Lopopolo из Latent Space называет синхронное внимание команды единственным по-настоящему дефицитным ресурсом. Автор предсказывает, что в течение года каждая компания внедрит политику управления человеческим вниманием — аналог AGENTS.md, который будет определять, когда агент может прервать человека, а когда работает сам. Спор о том, что важнее — модель или составление запросов, устарел: теперь это одна система, где модель поглощает обвязку, а инженеры борются за внимание человека, а не за токены. И если обвязка следующего поколения — это политика прерываний, то главный навык ИИ-инженера смещается от машинного обучения к проектированию продукта. #agentharness #LatentSpace #ClaudeCode #RL #agenticAI