Мнение «креветочника»: AI-агент не так уж хорош

Написано Haotian

Как человек, занимающийся разведением креветок, после нескольких недель мучительных испытаний хочу поделиться несколькими своими мыслями и выводами, которые могут быть полезны:

1. Все знают, что разведение креветок делается для повышения эффективности, но на самом деле большинство обычных людей сейчас тратят на это просто время впустую. Сталкиваются с множеством неожиданных проблем, таких как блокировка аккаунта Claude, ограничение по API, внезапное обновление Openclaw и потеря «памяти» и так далее. Всё это занимает большую часть времени, а прирост эффективности от этого — ничтожен и не соразмерен затраченным усилиям;

2. В Твиттере можно увидеть множество постов, пропагандирующих тревогу по поводу ИИ — просто взгляните, что один командой можно заставить Claude управлять всем вашим компьютером, или что один Prompt навсегда захватит контроль над вашей работой и вы будете лежать сложа руки. На деле же всё не так просто: зачастую ради одной функции приходится кодить до поздней ночи, исправлять баги, появляющиеся то тут, то там. Трудно представить, как те, кто даже пять минут не хотят потратить на практическое взаимодействие, могут так уверенно кричать о приближении AGI и о том, что ИИ перевернёт всё;

3. Разведение креветок действительно помогает реализовать мечты многих о собственном бизнесе (OPC — One Person Company), но предел возможностей больших моделей одинаков для всех. Однако уровень понимания и владения этими моделями у разных людей разнится кардинально. Не думайте, что все могут стать такими же гениями, как Peter Steinberger, Matt Schlicht или Andrej Karpathy. Разработчики с крутыми навыками и обычные люди — это действительно разные уровни, и их подходы, архитектура, опыт итераций, уровень компетенций и конечные результаты отличаются как небо и земля;

4. В сущности, разведение креветок — это создание собственного AI OS. Чем больше видов моделей подключается параллельно, чем больше управляемых цифровых сотрудников, задач в активном и пассивном режимах, вложенных Skills и их комбинаций, тем выше вероятность конфликтов и сложность оптимизации. Чем больше требований, таких как Cron, задания, сканирование данных в реальном времени, торговые навыки и так далее, тем сложнее управлять системой. Важно помнить: проблема не в «возможностях моделей», а в «инженерной реализации и оптимизации»;

5. Можно настроить всех цифровых сотрудников на Opus 4.6 и Gemini 2.5 Flash Lite, и они смогут выполнять одни и те же задачи. Но первый — это нанять опытных специалистов с Уолл-стрит, а второй — скорее, нанять рабов из трущоб. Возможно, оба способа реализуют одну и ту же функцию, но затраты и конечный результат — совершенно разные. Правда в том, что время, потраченное на исправление багов, зачастую можно было бы сэкономить, просто обладая достаточными финансовыми ресурсами. Разведение креветок — очень дорогое удовольствие, и страшно то, что большинство людей, понимая это, всё равно вынуждены использовать менее качественные модели и постоянно их оптимизировать;

6. Разведение цифровых сотрудников похоже на сборку лего: чем больше их, чем больше Skills и сложнее сценарии Jobs, тем выше риск краха системы в один момент. Для некоторых задач достаточно иметь нужные навыки, не стоит требовать сверх того. Не стоит предъявлять требования, выходящие за пределы вашего понимания. Советую уделять больше внимания проектам по управлению памятью, дизайну версий Git, устранению иллюзий моделей и другим аспектам — иначе очень много моментов, когда человек может просто рухнуть. Возможно, в один момент всё казалось очень крутым и легко решаемым, а в следующий — всё развалится, и останется только плакать. Не спрашивайте, как я это знаю;

Вот и всё.