$10 000 за одну сборку SQLite: как на самом деле работают рои AI-агентов

Пока на маркетплейсах курсов и в LinkedIn разгоняют хайп про «один промпт, который заменит весь IT-отдел», ребята из Cursor выкатили подробный разбор своего эксперимента по автосборке SQLite с нуля на Rust. Чисто по 835 страницам документации, без доступа в сеть и исходников.

Результаты не просто интересные — они наглядно показывают, почему бытовые представления об ИИ-разработке не имеют ничего общего с инженерной реальностью.

Вот главное, что нужно понимать про экономику и архитектуру мультиагентных систем (агентных роев):

1️⃣ Одиночный агент — тупик Заставлять одну модель держать в контексте и архитектуру, и реализацию — гарантированный провал. Модель либо забывает верхнеуровневую цель, либо начинает галлюцинировать в деталях. Решение — строгая декомпозиция: 🟢 Planner (умная/дорогая модель) — декомпозирует задачи и держит архитектуру. Ни строчки кода. 🟢 Worker (быстрая/дешевая модель) — тупо исполняет узкий кусок. Никакого планирования.

2️⃣ Git не вывозит ИИ Старый рой уперся в лимиты Git (~1 000 коммитов в час). Новый рой выдает 1 000 коммитов в секунду. Для этого Cursor пришлось написать собственную VCS. Почему? Потому что сотни агентов генерировали по 70 000 мердж-конфликтов на ровном месте, раздувая код SQLite до 64 000 строк ада (вместо 9 000 адекватного кода в новой версии).

3️⃣ Экономика роя Самое интересное — цифры. Cursor прогнал скейлинг на разных комбинациях моделей для полного покрытия тестов SQLite (sqllogictest): 🟢GPT-5.5 (и планер, и воркер): $10 565 за запуск. Из них $9 373 съели воркеры, кранчившие бойлерплейт. 🟢Opus 4.8 (планер) + Composer 2.5 (воркер): $1 339 за запуск.

Качество на выходе одинаковое — 100% пройденных тестов. Разница в чеке — почти в 8 раз. Поэтому, рассуждать о «самой сильной модельке» без привязки к ролевой модели роя — дилетантство. Мозги нужны на этапе архитектуры, а для написания рутинного кода нужны дешевые рабочей лошадки.

4️⃣ Спека — это новый код Рой агентов — это не волшебная палочка, а вероятностный компилятор. На входе — спека, на выходе — бинарник или библиотека. Если раньше инженер писал код по строчке, потом файлами, то теперь его юнит работы — это жестко структурированная ТЗ-спецификация.

😏 Что в итоге? Будущее разработки — это не замена синьоров нейронками. Это умение строить оркестрацию, разруливать конфликты в файлах через нейтральных агентов-арбитров и писать такие спеки, за которые рой не сгорит вместе с вашим лимитом в облаке.

Если вы не умеете в системный дизайн и архитектуру, мультиагентный рой просто сгенерирует вам 60 тысяч строк нечитаемого говнокода за 10k$ за пару часов.

Код одного из удачных запусков (Solo Opus 4.8), кстати, выложили на GitHub. Пойдите посмотрите, как выглядит база данных, собранная нейросетями за пару тысяч баксов.