Питер Штайнбергер — основатель PSPDFKit и опытный разработчик — опубликовал манифест агентной инженерии, в котором призывает отказаться от сложных AI-фреймворков и просто разговаривать с моделью. Его подход уже позволяет в одиночку вести проект на 300 000 строк кода.
Кто такой Питер Штайнбергер и почему его мнение важно
Штайнбергер создал PSPDFKit — фреймворк для работы с PDF, который используется на миллиардах устройств. После трёхлетнего перерыва он вернулся к программированию в 2024 году и быстро освоил работу с AI-агентами. Сейчас он ведёт экосистему из веб-приложения на TypeScript/React, Chrome-расширения, CLI-утилиты, десктопного приложения на Tauri и мобильного приложения на Expo — практически в одиночку, делая сотни коммитов в день с помощью AI.
Главная идея: забудьте про RAG, субагентов и оркестрацию
Центральный тезис статьи — большинство модных AI-фреймворков и подходов (RAG, субагенты, Agents 2.0, сложная оркестрация) — это лишняя архитектурная бюрократия, которая не улучшает результат. Вместо этого Штайнбергер предлагает просто разговаривать с моделью, как с опытным коллегой-разработчиком.
По его мнению, навыки, необходимые для эффективной работы с AI-агентами, больше похожи на управление командой сильных инженеров, чем на написание кода.
Практический рабочий процесс
Штайнбергер запускает от 3 до 8 агентов параллельно в терминальных сетках через tmux. Каждый агент работает над своей задачей. Ключевые принципы его подхода:
Короткие промпты вместо спецификаций. Большинство запросов — это 1–2 предложения. Модель сама читает код и понимает контекст. Около 50% промптов сопровождаются скриншотами для визуального контекста, особенно при работе с UI.
Диалог вместо команд. Вместо жёстких инструкций Штайнбергер просит агента «обсудить», «предложить варианты», «давай подумаем». Это приводит к более качественным решениям, чем детальные технические задания.
Минимизация радиуса поражения. Оценивайте масштаб изменений до начала работы. Предпочитайте много маленьких атомарных изменений одному большому. Проверяйте статус агента и останавливайте его, если он пошёл не туда — изменения файлов атомарны.
Выбор инструментов: CLI вместо MCP
В качестве основного инструмента Штайнбергер использует Codex CLI с моделью GPT-5-Codex. Его предпочтения осознанны и прагматичны:
Codex CLI — быстрый (написан на Rust), поддерживает контекст до 230 000 токенов, умеет ставить задачи в очередь и эффективно расходует токены. По мнению автора, Claude Code слишком «нетерпелив», Cursor багует, а облачные решения вроде Devin работают нестабильно.
CLI-утилиты вместо MCP-серверов. Штайнбергер сознательно избегает MCP-интеграций (например, GitHub MCP тратит 23 000 токенов впустую). Вместо этого агенты используют стандартные CLI-инструменты: gh, eslint, ast-grep, knip, jscpd. Они не создают «контекстного налога» и легко обнаруживаемы агентами.
Замыкание цикла обратной связи — главный секрет
По мнению Штайнбергера, ключевое отличие эффективного использования AI-агентов от разочарования в них — это верификация. Агент должен проверять свою работу: запускать тесты, линтеры, CLI-инструменты. Без замыкания цикла обратной связи агент генерирует «слоп» — некачественный, непроверенный код.
Разработчик при этом превращается в архитектора, который проектирует системы верификации, а не пишет код руками. Читать и оценивать промпты становится важнее, чем читать сгенерированный код.
Агентный файл как «рубцовая ткань»
Штайнбергер ведёт агентный файл на ~800 строк — набор накопленных правил, паттернов, ограничений и рекомендаций для агента. Он называет это «рубцовой тканью» — каждое правило появилось в результате реальной ошибки или проблемы. Этот файл заменяет традиционную документацию проекта и является главным артефактом разработки.
Взгляд в будущее
Штайнбергер делает смелый прогноз: многие потребительские приложения трансформируются в API, которыми будут управлять персональные AI-агенты. Фитнес, путешествия, электронная коммерция — вместо интерфейсов пользователь будет просто разговаривать с агентом, а тот — взаимодействовать с сервисами через API.
Для разработчиков это означает фундаментальный сдвиг: от написания кода к архитектуре систем, от управления деталями реализации к формулированию вкуса и видения продукта.
Стоит ли прислушаться
Мнение Штайнбергера ценно тем, что оно подкреплено реальной практикой: 300 000 строк кода, работающий продукт, сотни коммитов в день. Это не теоретические рассуждения, а проверенный боем подход. Конечно, он не лишён спорных моментов — отказ от перфекционизма в качестве кода и ставка на одну модель вызывают дискуссии. Но как минимум это честный и прагматичный взгляд на то, как AI-агенты реально меняют разработку прямо сейчас.
