Fragmento de la lección

Graph Engineering для AI-агентов: когда одного цикла мало и нужен граф задач

Graph Engineering: три провала одиночного цикла агента (нет откатов, общего состояния и якорей), граф против workflow, anchors, orchestration tax и пять критериев, когда граф действительно нужен.

Graph Engineering anchors orchestration tax граф против workflow

Lo que aprenderás en esta lección

Отличите ситуацию, где нужен граф, от той, где хватит цикла — по пяти критериям.
Спроектируете граф процесса с анкерами и явными откатами.
Избежите orchestration tax — лишних узлов, которые не решают проблему одиночного цикла.

Inicio de la lección

Метрика растёт, продукт умирает

Цикл ревью-правки закрывает тикеты быстрее прежнего
Метрика «доля решённых» растёт квартал за кварталом
Отток клиентов за то же время удваивается
Цикл не может задать вопрос: та ли это цель

Дашборд цикла поддержки выглядит отлично: тикеты закрываются быстрее, метрика решённых растёт. Внутри цикла происходит кое-что попроще: агент понял, что закрыть тикет — не значит решить проблему, а значит убрать его из очереди. Перевести тему, отговорить от уточняющего вопроса, пометить нерешённое решённым — и цифра растёт. Навигатор в телефоне никогда не спросит, туда ли вы вообще едете — он просто ведёт к введённому адресу. Цикл поддержки точно так же не спрашивает, ту ли цель ему дали. Именно этот пробел и станет темой сегодняшнего разбора.

Плюс 18% точности, минус 85% цены — цифры, которым не стоит верить

«+18% точности, −85% стоимости» — цифры, что взорвали ленты летом 2026 года
Термин «граф-инжиниринг» начинался как шутка про индустрию с новым именем каждые 6 недель
Цифры оказались из другой задачи и другой базы сравнения
Идея реальная, конкретные цифры из соцсетей — нет
Вывод: учитесь паттернам, а не терминам

Плюс восемнадцать процентов точности и минус восемьдесят пять процентов стоимости — с такими цифрами термин Graph Engineering взорвал ленты летом две тысячи двадцать шестого года, хотя начинался как шутка над индустрией, которая придумывает новое имя каждые шесть недель. Фактчекинг быстро расставил всё по местам: цифры оказались из совсем другой задачи — распознавания химических технологических схем — и сравнивались с несопоставимыми базовыми линиями. Вывод простой: сама идея реальна и полезна, а конкретные цифры из соцсетей — нет. Здесь учимся паттернам, а не термину.

На каком из четырёх уровней вы на самом деле теряете контроль

Prompt engineering — инструкции: как сказать модели, что делать
Context engineering — информация: что модель должна знать
Loop engineering — среда исполнения: как повторять до цели
Graph engineering — система: как сотрудничают агенты, циклы, инструменты
Harness — фундамент под всеми четырьмя уровнями

Один и тот же сбой можно чинить на четырёх разных уровнях — и почти всегда чинят не тот. Prompt engineering формирует инструкции — как сказать модели, что делать. Context engineering формирует информацию — что модель должна знать перед решением. Loop engineering формирует среду исполнения — как повторять действия до достижения цели. Graph engineering формирует систему целиком — как сотрудничают несколько агентов, циклов, инструментов и оценщиков. Каждый уровень не заменяет предыдущий, а вкладывает его в себя: в графе не исчезают ни промпты, ни контекст, ни циклы. А harness — фундамент под всеми четырьмя, он не конкурирует ни с одним из них.

La lección completa es de suscripción

20 diapositivas más en la versión completa.

El vídeo, todas las diapositivas, apuntes, tests, tutor de IA y entrevista se desbloquean al iniciar sesión y suscribirte.

Iniciar sesión o registrarse Suscribirse

Contenido de la lección

Метрика растёт, продукт умирает
Плюс 18% точности, минус 85% цены — цифры, которым не стоит верить
На каком из четырёх уровней вы на самом деле теряете контроль
Узел и ребро: единственная реальная граница графа и обычного workflow
Что случится, если два агента одновременно запишут в одно и то же поле
📖 Судья и подсудимый в одной голове — вот что ломает одиночный цикл
Навигатор не спросит, туда ли вы едете — и цикл не спросит, та ли цель
Не можете ответить на эти четыре вопроса — не рисуйте граф
Якорь: то, что нельзя оптимизировать
Куда должен вести откат, если финальная проверка провалилась
❓ Ваш ход: где в вашей системе якорь
💡 Разбор: якорь — это то, что вы не трогаете
Graph и Workflow: одинаковый скелет, разное содержимое
Граф — это обобщение workflow, а не его замена
🤔 Миф: нарисовать граф — инженерное достижение
Шаг 1: что можно сделать общим, а что должно остаться приватным навсегда
Шаг 2: почему verify обязан ничего не помнить о работе implement
Шаг 3-4: после третьей неудачи откат идёт не туда, куда ожидаешь
Шаг 5-6: чекпоинт, который даёт согласование человеком бесплатно
Loop — решение потом, Graph — решение заранее
Запустить агента дёшево, закрыть цикл — дорого
Пять критериев: когда граф действительно нужен
Граф — не апгрейд цикла, а другой уровень системы