Иду вчера по Льва Толстого, смотрю в случайное окно, а там...

Спасите роботов из офиса Яндекса! Свободу железным пацанам! 🤖

Про разработку и AI-специалистов.

Дядя открывает рубрику #холиварвыходногодня. На рынке найма сталкиваюсь с заблуждением, что MCP должны создавать MLE или DS спецы. На самом деле, это придумано на замену API, для более нативной интеграции LLM и агентов с сервисами, т.к. обычные стандартные API для этого не подходят AS IS. А их доработки всеравно приведут вас к MCP-like. И делать это должны не ML-only спецы, а бэкендр разработчики, пусть и совместно с MLE, но при необходимости. При этом же я вижу кругом евангелистов агентов, которые вчерашние swe и другие представители разработки, и это, на мой взгляд, не с проста.

Действительно агентные системы это прикладной инструмент, который использует апи и AI-технологии вокруг, без необходимости знать детали работы LLM под капотом. Надо разделять разработку core технологий которые ложатся в основу agents и сами конструкторы агентных систем, для создания которых с уже готовыми блоками в виде библиотек, MCP, LLM ds/MLE уже не нужны. Свою работу они сделали, дали то, на чем это строится в лице моделей.

Моя позиция в том, что MCP и агентные системы, как прикладные решения, удел вчерашних разработчиков, когда как технологии (модели, алгоритмы консенсуса и др) в основании этого под капотом, удел ML/DL спецов. Причём, обратите внимание, как агентные системы нативны с тч зрения алгоритмики и архитектуры построения, что делает их проектирование разрабами более удобным и нативным для этих спецов.

Конечно все кругом хотят единорогов, которых очень мало, да ещё они имеют биас - или они больше разрабы или больше математики, редко когда они одинаково хороши в обоих местах.

А что думаете вы? Пишите в комментариях. 👇👇👇👇