Пусть агенты работают ночью, но кто будет это читать утром

Подкаст Latent Space записал разговор о новых релизах OpenAI. Участники по очереди рассказывали, чем пользуются каждый день. Для нас интереснее всего та часть, где обсуждали ночные агенты Claude Code и их аналоги: как их запускают, где они ломаются и почему от них устают не модели, а люди.

Ночные агенты Claude Code: ограничитель не в модели

Один из участников признался, что впервые за долгое время выработал недельный лимит на Claude Code. Причина в Opus 5.5: модель наконец достаточно хороша, чтобы пускать её на ночь. Но у него есть оговорка. Если гонять модели без остановки, они напишут больше кода, чем человек сможет надёжно прочитать и принять.

Поэтому его схема ограниченная. Это «бедный Ralph loop»: в очередь ставится пять-десять сообщений вроде «сделай», «упрости архитектуру», «перечитай план», «сожми контекст». Бесконечного цикла нет, зато утром есть результат, который реально успеть просмотреть. Другой участник идёт дальше: у него есть skill «detach mode», который запускает CLI-версии агентов в фоне. Так параллельно работает до сорока процессов, а по логам можно остановить всё, поправить и перезапустить.

Subagents в Claude Code и других harness

Здесь собеседники сошлись на паттерне «главный поток только раздаёт задачи». Контекст основного агента занят разговором с вами, а исполнение уходит в subagents. Один из участников решал таким способом задачи, которые не получались иначе: основной агент получал единственную роль «отправлять subagents», таймер и право подталкивать ленивых.

Есть и цена. Лимиты сгорают быстро: при 48 subagents в конфиге недельный запас ушёл примерно за два часа, и значение пришлось вернуть к умеренному (в разговоре звучало число около 15). Разработчики Codex, по словам участника, утверждают, что subagents быстрее и лучше отдельных сессий из-за оптимизации кеша. Спор о том, что лучше, чат-координатор или иерархия, остаётся открытым.

Compaction контекста: мало кто доволен

Отдельная боль — сжатие контекста. Участники хотят не summary, а умного отсечения: убрать картинки и громоздкие результаты инструментов, оставив суть. Один заметил, что после compaction в Claude Code агент иногда ведёт себя как «новый человек»: пишет, что видел, над чем вы работали раньше. Другой, наоборот, хвалит механизм OpenAI, хотя тот медленный.

Ещё одна находка: вместо ручного ведения CLAUDE.md можно прогонять трейсы агентов через конвейер, который сам предлагает, что в него добавить. Дешёвая классификация или переранжирование в таком конвейере, по словам участника, снизили стоимость в 10–20 раз.

Где лаборатории проваливаются: продукт и место исполнения

Вторая половина разговора про OpenAI, но выводы универсальны. Первый: нерешённым остаётся вопрос «где работает агент». Обещание «можно закрыть ноутбук» на практике не сбылось: закрыл крышку — агент встал. Участники ссылаются на проект Pi, где состояние вынесено во внешний append-only лог, так что сессию можно переносить между локальной машиной и облаком. Во внутреннем JSONL у Claude Code и Codex, по их оценке, есть всё нужное, но лаборатории не гарантируют стабильность формата, и общего стандарта нет.

Второй: продукты ухудшаются от попытки угодить всем. Часть обновлений Codex участники назвали регрессиями: лишние боковые панели, фризы, переименование fork в более «понятное» слово. Отсюда популярная мысль, что универсальное приложение достаётся «никому».

Что из этого взять себе

• Ограничивайте ночные запуски по числу шагов и заранее решайте, сколько кода сможете проверить утром.
• Держите основной поток для диалога, а исполнение отдавайте subagents, но следите за лимитами.
• Храните состояние агента в append-only логе: это упрощает перенос между локальной и облачной работой.
• Доверяйте почту агенту осторожно. Участники пускают его к почте только у трёх-четырёх провайдеров, а вопрос prompt injection считают нерешённым.

Итог такой: модели вроде Opus 5.5 уже достаточно сильны, чтобы работать ночью. Теперь выигрывает тот, кто лучше управляет границами: лимитами, контекстом, местом исполнения и собственным вниманием при проверке результата.