Делать прогнозы – дело неблагодарное. Но полезное. Заставляет оглянуться назад и отделить хайп от долгосрочных трендов. Пока катался по горам на байке, наформулировал три прогноза, которые меняют мои планы в 2026ом

1️⃣ Claude Code как агентное ядро для любой нишевой херни.

Что произошло ближе к концу 2025 года – агентность моделей прокачалась достаточно, чтобы уйти от фиксированных воркфлоу к гибким агентным системам. Теперь системы принимают решения о следующем шаге на основе инфы с предыдущего. И это наконец-то работает не только в презентациях

Вот только делать свою агентную систему – запарно. А хорошую агентную систему – еще запарнее. И особенно бомбит от осознания, что повторяешь все шишки, которые уже набили разработчики топового general-purpose агента – Claude Code

Вы скажете, что это специализированный агент для кодинга, но это не так. Любой кастомный агент так же обрастает вызовом тулов, сэндбоксом для запуска скриптов и динамическими промптами aka skills

Все больше команд вместо костыляния своих агентнов, будут брать Claude Agent SDK, докидывать ему нужные скиллы, MCP, рулсы и оборачивать в понятный простому пользователю UI вместо терминала. В конце поста – ссылка на крутой кейс от Рефата

2️⃣ Skills станут более популярными, чем MCP

Для меня и MCP выглядел странно как стандарт. Типа, просто зафиксировали формат вызова внешнего API в виде function calling. А где рокет саенс?

Но это дало простой унифицированный способ подключать внешние инструменты к LLMкам. А во многих компаниях "мы делаем свой MCP" вообще стало самым простым способом для топов отчитаться о наличии "AI стратегии" 📈

Skills – еще более простая штука. По сути – просто папочка с промптами + набор скриптов. У большинства опытных пользователей это и так было – помогает не засирать контекст сотней тулов какого-нибудь github mcp, а просто описать как пользоваться такой волшебной командой как git. А в большинстве случаев даже детали не нужны – ведь агент может просто вызвать <command> --help

А тот факт, что они подгружаются динамически (в зависимости от текущей задачи) – убирает главное ограничение MCP

3️⃣ Стандартный работающий подход к архитектуре постоянной памяти агентов

Это прям новый тейк, родившийся во время разбора лидерборда ERC-3 (соревнование по построению агентских систем)

Я если честно думал, что мы еще далеко от самообучающихся систем. Да, что-то понемногу начинает работать, и даже Claude Code может сам корректировать свой CLAUDE.md, но это детский сад, если честно.

А тут кейс, где цифры говорят сами за себя. В ERC-3 с отрывом аж в 10 процентных пунктов (71.8% vs 62.1%) побеждает решение, где агент сам обучается и "запоминает" результаты предыдущих неудачных попыток.

Да, там это скорее хак – агент делает выводы по прогону сразу на всей паре сотен задач, а не на каждой индивидуально, но это не важно. Важно – что система вообще сходится к оптимуму, сама переписывая свой промпт. В 2024ом у меня такое не работало – ее болтало из стороны в сторону.

Значит, сейчас боттлнек агентских систем смещается – в область того, а что запомнить из предыдущих попыток, какие выводы сделать и как поменять поведение, чтобы не совершать одних и тех же прыжков по граблям при каждом запуске.

4️⃣ (бонус)

Нормальные Tools уже есть – модели уже берут инфу из внешнего мира (и помещают в него обратно). Если будет нормальная внешняя память, то собственные знания модели обо всем на свете – не нужны.

Даже маленькая модель, которая почти ничего не знает, но умеет обращаться с тулами, выявлять паттерны и запоминать точечную информацию – будет эффективнее, чем жирная модель без всего этого. Жду появления быстрых и дешевых LLMок на 1-2b параметров, в которых большая часть весов – не знания, а навыки. Такие execution engine

Ставим ставки?
Если есть другие любопытные прогнозы – делитесь в комментах, интересно, что думаете

Почитать:
- Пост Рефата про Claude Code в качестве agentic core
- Лидерборд соревнования ERC3 с описанием архитектур

Сдвиг 2025 → 2026. Забавное наблюдение с моих консультаций:

Во второй половине 25го года ко мне стали часто приходить компании с просьбой поревьюить их AI системы.

И почти всегда консультация шла по следующему сценарию:

1. Рассказывают/показывают свой сложный комбайн:
- Кастомный процессинг pdf в текст
- sparse/dence индексация
- RAG на эмбеддингах + bm25
- Всякие HyDE, context enrichment, query expansion, etc
- Каскад из вызовов LLM
- Какой-то хитрый трюк для извлечения референсов
- Опционально fuzzy мэтчинг референсов в изначальной PDF-ке для хайлайта (чтобы human-in-the-loop мог проверить)

2. Как один из советов я стабильно предлагаю попробовать Gemini Flash/Pro, которые нативно работает с PDF'ками, еще и умеют bounding boxes отдавать. В связке с правильно прописанной схемой Structured Output, весь пайплайн схлопывается в один-два запроса.

3. В 50% случаев в течение пары недель мне прилетает благодарность за кардинальное упрощение системы. Или повышение качества. Или и то и то.

Еще в ~30% – оказывается, что в проде использовать не получилось, но получили крутой внутренний baseline, об который тестируют прод систему. Еще в паре случаев рассказывают, что когда заказчик увидел разницу в качестве результата или стоимости/скорости дальнейшей разработки, требование на локальные модели – исчезало 🙂

———

Так вот, я все чаще замечаю, что в 2026 у меня тоже появился универсальный совет/вопрос, который я задаю почти всем, прежде чем перейти к более специфичным:

А вы пробовали тупо взять Claude Code, добавить туда все релевантные файлы, написать Skill как с ними работать, послать в него типичный user input вашей системы и посмотреть, что получится?

Часто можно не городить свою AI систему, а тупо взять готовую, подсунуть нужные данные, и в некоторых случаях обернуть в веб-интерфейс, от которого не будут плеваться пользователи.

Это часто не только наиболее дешевое решение с т.з. разработки, поддержки и инференса, но и более точное за счет отточенного агентского цикла

Пользуйтесь:)

———

P.s. в связи с этим закрадываются мысли, что профессия AI engineer может законсервироваться, так и не сформировавшись. Сейчас поясню.

Ну вот, например, есть всего пара десятков известных бд и кучка инженеров, которые ими занимаются, а остальные просто их используют.

Так и небольшое количество инженеров будут создавать десяток популярных LLM агентов, а остальные просто будут интегрировать их в свои продукты, а не костылить самостоятельно.

Вы же не пишите свои бд, верно?

Ваш, @ai_grably