Инженеры из команды Bitrix24 опубликовали практический разбор того, как эволюционирует процесс разработки с AI-агентами — от базового промптинга до субагентов с изолированным контекстом. Материал без академической воды: уровни, конкретные паттерны, примеры файлов конфигурации.
Контекст
Дискуссия об AI-разработке сейчас расколота на два лагеря. Первый кричит «агенты всё сделают сами», второй — «без человека ничего не работает». Реальность посередине: агенты работают отлично, но только если вы правильно выстроили процесс вокруг них. Harness-инструменты — Cursor, Codex, Claude Code — дают разные режимы взаимодействия с моделью, и большинство пользователей эксплуатируют лишь базовый.
Статья описывает путь от нулевого уровня (ручной код) до субагентной архитектуры. Это не теория — это описание реальных проблем, с которыми сталкиваются команды при работе над средними и крупными продуктами, и решений, которые реально работают.
Параллельно в индустрии формируется стандарт: файлы вроде AGENTS.md и CLAUDE.md как машиночитаемые конституции проекта. Anthropic и OpenAI двигаются к тому, чтобы агенты умели читать такие файлы автоматически — это уже не экзотика, а складывающийся de facto стандарт.
Аналитика
Ключевой инсайт статьи: контекст — самый ценный ресурс при работе с LLM. Раздутый контекст не просто жжёт токены — он буквально делает модель хуже. Агент, который «видел» обсуждение варианта А и варианта Б, с высокой вероятностью смешает их при реализации. Субагенты решают именно это: изолированный контекст, сфокусированный только на конкретной подзадаче.
Подход ask → plan → build — не просто красивая схема. Это способ вынести ошибку влево: обнаружить проблему на этапе плана, а не после часа работы агента. Стоимость итерации в plan-режиме — несколько секунд и минимум токенов. Стоимость итерации после реализации — переписанный модуль и потраченное время.
Memory bank через спецификации — это то, что превращает одноразовые сессии в накопленную институциональную память проекта. Модель не помнит предыдущий разговор, но AGENTS.md помнит всё: архитектурные решения, запреты, именование, паттерны. Именно так AI-разработка масштабируется на большие команды и долгосрочные продукты.
Кейсы применения в бизнесе
B2B-SaaS стартап (5-15 разработчиков): внедрить AGENTS.md в корень репозитория с архитектурными правилами и ссылками на specs-файлы по модулям. Добавить скилл «ideal-plan» с обязательными секциями плана. Результат: разработчики перестают объяснять агенту одно и то же на каждой сессии, планы становятся предсказуемыми, меньше сюрпризов на code review.
Корпорация с legacy-кодом: самая болезненная точка — агент не понимает, через какой слой принято работать в конкретном проекте. Решение: отдельный specs/architecture.md с картой модулей, описанием слоёв, запрещёнными паттернами. Плюс субагент-ревьюер, настроенный на OWASP Top 10 и производительность — это снижает риск того, что агент внесёт уязвимость, которую никто не заметит.
SMB / локальный бизнес в КР и СНГ: если разработка ведётся силами 1-3 человек и нет выстроенных процессов, начать с малого — plan mode перед любой задачей дольше двух часов. Это не требует сложной настройки, но сразу снижает количество «переделать с нуля» итераций. Экономия токенов на практике — до 40% при работе с крупными модулями.
Кейсы в личной жизни
Разработчик-одиночка / фрилансер: завести CLAUDE.md или AGENTS.md даже в личных проектах. Описать стек, паттерны, что нельзя трогать. Через месяц это окупится — агент перестанет предлагать решения «в стиле другого фреймворка».
Студент / джун, изучающий программирование: использовать режим ask не для того, чтобы получить готовый код, а чтобы обсудить подход. Потом plan — чтобы убедиться, что понял задачу правильно. Потом build — смотреть, как агент реализует план, и учиться на этом. Это структурированное обучение, а не копипаст.
Контент-мейкер / маркетолог с базовыми навыками кода: субагенты — не только для сложных архитектур. Идея изолированного контекста работает везде: попросить агента написать вариант А лендинга в одном чате, вариант Б — в другом, а потом сравнить. Это чище, чем «забудь предыдущее и напиши по-другому».
Как применить сегодня
- Создайте AGENTS.md в корне своего репозитория: опишите стек, запреты, архитектурные правила. Не больше одного экрана — остальное выносите в specs-файлы со ссылками.
- Переключитесь в plan mode перед следующей задачей, которая затрагивает больше одного файла. Утвердите план до начала реализации.
- Для code review запускайте субагента в отдельной сессии с чистым контекстом: сформируйте ему промпт с фокусом только на ревью, укажите OWASP Top 10 как обязательный чеклист.
- Напишите скилл с шаблоном плана (секции: «зачем делаем», «что трогаем», «что не трогаем», «критерии приёмки»). В Cursor — через
.cursor/skills/, в Claude Code — через.claude/skills/. - Разделите AGENTS.md на слои: корневой файл с общими правилами + отдельные specs для фронтенда и бэкенда. Так агент не тратит токены на инструкции, которые нерелевантны текущей задаче.