Цена контекста в агентной разработке: почему bottleneck — не код, а внимание человека

Пока diff небольшой, в нас просыпается хранитель инженерной чистоты: мы спорим о нейминге, замечаем лишний пробел, обсуждаем, стоило ли выносить логику в helper, но когда правка разрастается до тысяч строк, строгость уступает другому подходу: CI зелёный, тесты прошли, код выглядит вроде неплохо - можно жать Approve.

С coding-агентами проблема становится более системной. Пока задача небольшая и хорошо ограничена, результат ещё можно напрямую соотнести с исходным запросом, но при асинхронной и мультиагентной работе у каждого из агентов появляются собственные подзадачи, гипотезы и хвосты незавершённых решений. Поэтому, возвращаясь в процесс, человек проверяет уже не изолированные изменения, а заново восстанавливает состояние задачи - что именно было задумано, что уже проверено, какие инварианты теперь считаются действующими и где остался риск.

И именно здесь ломается наивный human-in-the-loop, а большой diff - является лишь симптомом. Настоящее узкое место - стоимость повторного входа в контекст: формально человек остаётся в процессе, но фактически его роль всё чаще сводится к механическому одобрению, в свою очередь дефицитом становится не машинная производительность, а человеческое внимание.

В прошлой статье о контекстной инженерии для coding-агентов я писал о памяти агента. Здесь - о том, какая память и какие механизмы контроля нужны уже человеку.