Питер Штайнбергер (Peter Steinberger), куратор проекта OpenClaw, предложил разработчикам перейти от ручного составления промптов для ИИ-ассистентов к автоматизированным программным циклам. Тезис прозвучал в обсуждении на платформе X, где его поддержали другие специалисты по прикладному ИИ.
Штайнбергер, основатель и технический директор австрийской компании PSPDFKit, выступил с критикой текущего подхода к взаимодействию с ИИ-агентами для написания кода. По его словам, ручное формирование промптов — неэффективный и трудоёмкий процесс, который тормозит масштабирование автоматизации разработки. Вместо этого он предложил строить полностью программные конвейеры, где ИИ-агенты самостоятельно генерируют, тестируют и оптимизируют код без участия человека.
«Промптинг — это костыль, — написал Штайнбергер в посте, на который отреагировали другие участники дискуссии. — Нам нужны не разговоры с моделями, а системы, которые сами решают задачи». В качестве примера он привёл проект OpenClaw, где реализованы автоматизированные циклы для генерации и валидации кода. По его оценке, такой подход позволяет сократить время разработки на 40–60% и снизить количество ошибок, связанных с человеческим фактором.
Идею поддержал Омар Хаттаб (Omar Khattab), сооснователь стартапа DSPy, занимающегося фреймворками для оптимизации промптов. Хаттаб отметил, что программные циклы уже используются в крупных компаниях, но пока не стали стандартом в индустрии. «Большинство разработчиков всё ещё думают в терминах чат-интерфейсов, хотя будущее — за автономными агентами», — написал он. В свою очередь, Крис Олбон (Chris Albon), директор по машинному обучению в компании Crisis Text Line, указал на риски: «Автоматизация без надёжных механизмов контроля может привести к неконтролируемому росту технического долга».
Обсуждение развернулось на фоне растущего интереса к ИИ-агентам, способным выполнять сложные задачи без прямого вмешательства пользователя. Ранее в этом году компании Anthropic и Google DeepMind представили модели, которые могут самостоятельно планировать и выполнять многоэтапные процессы, включая написание и отладку кода. Однако, как подчёркивают эксперты, переход к полностью автономным системам потребует новых подходов к безопасности и верификации результатов.