---
title: "Отсутствующий оркестрационный слой, разрушающий команды"
slug: the-missing-orchestration-layer-destroying-teams-right-now
source: https://www.youtube.com/watch?v=7HP1jFJ9W1c
type: video
published: unknown
processed: 2026-05-18
themes:
  - "[[Agentic Workflow]]"
  - "[[Harness]]"
  - "[[Implementation Layer]]"
  - "[[Moat]]"
  - "[[Workflow Completion]]"
frameworks:
  - "[[Six Layers of Agentic Capability]]"
  - "[[Conversion Stack]]"
  - "[[Swiss Cheese Model]]"
  - "[[TCLD Framework]]"
  - "[[Five Managerial Disciplines]]"
  - "[[Access-Meaning-Authority Framework]]"
terminology:
  - "[[Judge Layer]]"
  - "[[Anticipatory Influence]]"
  - "[[Primitive Fluency]]"
  - "[[Vibe Coding]]"
  - "[[Cybernetic Development]]"
  - "[[J-Curve]]"
  - "[[Agent Context Bundle]]"
  - "[[Behavioral Lock-in]]"
  - "[[Reliability Compounding]]"
  - "[[Inverted U Pattern]]"
  - "[[Abstraction Tax]]"
---

## Тезисы

- **Агентическая промышленная революция.** К началу 2026 индустрия перешла от эпохи «чат-ботов» (LLM как автодополнение) к парадигме автономных агентов, встроенных в корпоративную инфраструктуру как рабочая сила.
- **Конкурентное преимущество — в [[Harness]].** Ценность создаётся не выбором «лучшей модели», а окружающей архитектурой: пайплайнами данных и правами принятия решений, превращающими цели организации в машиноисполняемые действия. Компании с harness — суверенные предприятия; без него — зависимые.
- **Коллапс карьерной лестницы.** Начальные белые воротнички (очистка данных, черновики, стандартный анализ) автоматизируются, лишая джуниоров «тренировочных ступеней», на которых строилась экспертиза с 1945 года.
- **Экономика узких мест (Bottleneck Economy).** Ценность AI не распределяется равномерно — она концентрируется вокруг дефицита: физическая инфраструктура (электричество, земля), стоимость доверия и способность интегрировать общие модели в конкретный бизнес-контекст. Это новый [[Moat]].
- **Смерть seat-based SaaS.** Per-user лицензии уступают «единицам делегированной работы» (delegated work units) — Salesforce, Microsoft, ServiceNow уже перешли на метрическое ценообразование. 2026-й цикл продлений — стратегический момент для переговоров о метриках.
- **[[Cybernetic Development]] vs [[Vibe Coding]].** Индустрия раскалывается: Vibe Coding — интуитивное прототипирование (System 1 по Канеману), Cybernetic Development — инженерная дисциплина BDD/TDD как управление генеративной мощностью (System 2). Один строит прототипы, второй — production-системы.
- **«Ловушка души» — [[Behavioral Lock-in]].** Персистентные агенты фиксируют когнитивный отпечаток пользователя — паттерны мышления, приоритизации, решений. Это принципиально новый вид lock-in, не устранимый переносом данных.

## Терминология

| Термин (RU) | EN | Определение |
|---|---|---|
| [[Harness]] | Harness | Окружающая архитектура (пайплайны данных, конфигурация моделей, воркфлоу, права решений), через которую институциональные цели становятся машиноисполняемыми действиями |
| [[Упреждающее влияние]] | Anticipatory Influence | Структурирование среды принятия решений «выше по течению» — через ранжирование, маршрутизацию, дефолты и пороги — до любого формального выбора человека |
| [[Judge Layer]] | Judge Layer | Отдельный независимый инстанс LLM, выступающий «менеджером» агента: верифицирует действия на границе системы, предотвращая несанкционированное поведение |
| [[Agentic Workflow]] | Agentic Workflow | Итеративные многошаговые последовательности, в которых агент рассуждает, действует, наблюдает результат и откатывается для достижения высокоуровневой цели |
| [[Primitive Fluency]] | Primitive Fluency | Способность специалиста работать с базовыми артефактами системы (файлы, git-состояния, права доступа), а не только с высокоуровневым синтаксисом |
| [[Vibe Coding]] | Vibe Coding | Генеративный стиль разработки, полагающийся на интуицию LLM и сопоставление паттернов (System 1) — работает для прототипов, разрушается под нагрузкой edge cases |
| [[Cybernetic Development]] | Cybernetic Development | Автоматизация + квалифицированное управление: AI-«движок» (System 1) под контролем инженерной дисциплины как «регулятора» (System 2); BDD/TDD как управляющая петля |
| [[J-Curve]] | J-Curve | Провал производительности при «накладывании» AI на нереформированные воркфлоу — до момента их перепроектирования под инструмент |
| [[Abstraction Tax]] | Abstraction Tax | Скрытая стоимость слоёв удобства (GUI, визарды), блокирующих агентов от манипуляций с базовыми примитивами системы |
| [[Agent Context Bundle]] | Agent Context Bundle | Предварительно собранный набор данных, необходимых агенту для работы; устраняет проблему «переоткрытия контекста», при которой агент тратит до 85% вычислений на восстановление истории |
| [[Inverted U Pattern]] | Inverted U Pattern | Паттерн отказа: агент хорошо справляется с рутинными случаями, но систематически проваливается на граничных — там, где ставки максимальны и где решается retention |
| [[Behavioral Lock-in]] | Behavioral Lock-in | Фиксация когнитивного отпечатка пользователя персистентным агентом (паттерны мышления, приоритеты, решения); не устранима переносом данных — «ловушка души» |
| [[Reliability Compounding]] | Reliability Compounding | Кумулятивная деградация надёжности при цепочке компонентов: каждый новый примитив перемножает вероятность отказа всей цепи |

## Фреймворки

### [[Six Layers of Agentic Capability]] — Шесть слоёв агентической готовности

Чертёж production-ready агента; игнорирование любого слоя создаёт предсказуемый класс отказов:

| Слой | Функция | Отказ при игнорировании |
|---|---|---|
| Intent (Намерение) | Парсинг и валидация целей в ограничения | Семантический дрейф: агент делает не то, что хотел пользователь |
| Context (Контекст) | Персистентная память и состояние между запусками | «Переоткрытие»: агент «забывает» 85% истории при каждом запуске |
| Tool (Инструменты) | Интерфейс с внешним миром через API, SDK, MCP | Агент умный, но «безрукий» в легаси-средах |
| Control (Управление) | Цикл решений, откаты, триаж отказов | Бесконечные циклы и дублирующие действия |
| [[Judge Layer]] (Судья) | Независимая верификация на границе системы | Несанкционированные действия: письма, незаконные вызовы инструментов |
| Responsibility (Ответственность) | Финансовые и юридические [[Audit Trails]] для M2M-действий | Неизвестные расходы и нетрассируемая ответственность |

### [[Conversion Stack]] — Стек конверсии

Семишаговый путь от данных к результатам:

> **Данные и права доступа → Движки → Агенты → Воркфлоу → Суперкогниция → Петли обучения → Результаты**

Большинство AI-провалов — это сбои где-то в этом стеке: недостаточные права, слабая интеграция, неясные права решений, отсутствие петли обучения. [[Workflow Completion]] невозможен без закрытия всей цепи.

### [[Swiss Cheese Model]] — Модель швейцарского сыра

По Джеймсу Ризону: аварии возникают не из-за одной грубой ошибки, а когда «дыры» в независимых слоях защиты выстраиваются в линию. Пять слоёв Governors:

- **Tool Governors** — песочницы, least-privilege права
- **Merge Governors** — линтинг, типизация, unit/integration тесты
- **Release Governors** — staging, canary, feature flags, автоматический откат
- **Runtime Governors** — rate limits, таймауты, circuit breakers, kill switches
- **Learning Governors** — blameless postmortems, новые тесты и спеки по итогам инцидентов

### [[TCLD Framework]] — Аудит рабочих задач

Четыре категории для любой роли или процесса:

| Категория | Смысл | Что делать |
|---|---|---|
| **T**heater | Видимая, но низкоценная работа | Устранить |
| **C**ommodity | Легко автоматизируемая | Делегировать агенту |
| **L**evered (On-the-Line) | Усиленная AI | Реорганизовать под агента |
| **D**urable | Суждение, нереплицируемое | Инвестировать, строить экспертизу |

### [[Five Managerial Disciplines]] — Пять управленческих дисциплин

**Specify → Instrument → Assign → Contest → Learn**

Смещают локус управления вверх по стеку: задача менеджера — проектировать условия работы систем, а не надзирать за исполнением выходов.

### [[Access-Meaning-Authority Framework]] — Три слоя агентного продукта

**Access** (доступ к системе) → **Meaning** (семантическое понимание действий) → **Authority** (разрешение действовать)

Большинство агентов имеют только первый слой. Именно поэтому «computer use» недостаточен: доступ без meaning и authority — демо, не продукт.

## Формулы и паттерны

**[[Reliability Compounding]]:**
> "Five primitives each at 99% uptime produce only 95% end-to-end reliability."
> *Пять примитивов с надёжностью 99% каждый дают лишь 95% надёжности всей цепи. Конверсия рушится даже когда все отдельные движки работают.*

**Cybernetic WIP Inversion:**
> "In the pre-AI world, high WIP killed velocity. In the AI world, low WIP kills velocity."
> *В до-AI мире высокий WIP убивал скорость. В AI-мире низкий WIP убивает скорость. Узкое место сместилось с кодирования на управление.*

**Little's Law (Agentic Edition):**
> "Cycle Time = WIP / Throughput" — где WIP теперь = число фич, которые человек активно управляет (ревьюит спеки, мёрджит PR, мониторит CI).
> *Если агенты могут завершить 50 фич в неделю, а человек управляет только 5 — реальная пропускная способность коллапсирует до 5.*

**The Tomorrow Test:**
> "Is this going to make tomorrow harder?"
> *Это сделает завтра сложнее? — один эвристический вопрос заменяет весь свод правил безопасности.*

**Say/Do Ratio:**
> Разрыв между «скажу, что сделаю» и «фактически сделаю». Мера высокого agency. Высокоагентные люди сжимают этот разрыв до нуля — начинают немедленно, не дожидаясь готовности.

**"That's a skill issue":**
> *Внешние барьеры переформулируются как пробелы в собственных компетенциях, устранимые через обучение.*

## Открытые вопросы

- **Обрыв поколенческого таланта.** Где следующее поколение экспертов будет развивать суждение и [[Primitive Fluency]], если AI отнимает у джуниоров «окопную» работу, дававшую практику?
- **Разрыв спецификации и ценностей.** Кто имеет право определять, что система оптимизирует — и что происходит, когда спецификация кодирует неправильные ценности?
- **Агентная ответственность.** Кто несёт юридическую и финансовую ответственность, когда агент самостоятельно подаёт документы или переводит деньги?
- **Портируемость когнитивного контекста.** Появятся ли организации защиты цифровых прав, обеспечивающие «intelligence portability» — право забрать свой когнитивный профиль при смене инструментов?
- **Банкротство верификации.** Как организации избегут «верификационного долга», когда объём генерируемого кода растёт экспоненциально, а человеческая мощность ревью — линейно?

## Что использовать для нашего портфеля

**Контекст: AI-интегратор, [[Implementation Layer]], [[Business Object]]-ориентированный подход, PE как канал.**

**[[Harness]] — это и есть наш продукт.** Клиенты покупают не модель, а архитектуру конверсии. Наш оффер — это harness: пайплайны, [[Systems of Record]], права решений. Позиционировать явно против конкурентов, продающих «внедрение модели».

**[[TCLD Framework]] как инструмент квалификации и продажи.** Перед любым проектом — 20-минутный аудит задач клиента: Theatre и Commodity → быстрые wins с измеримым ROI, Durable → долгосрочное партнёрство по governance. Убедительный аргумент для PE-канала при due diligence.

**[[Six Layers of Agentic Capability]] как диагностика зрелости.** Большинство enterprise-клиентов имеют 1–2 слоя. Продавать «достройку» оставшихся слоёв как [[Implementation Fabric]]. Особенно [[Judge Layer]] — без него production-агент является юридическим и репутационным риском.

**[[J-Curve]] как инструмент управления ожиданиями.** Клиент «в яме» J-кривой воспринимает это как провал AI, а не провал внедрения — и уходит. Наша задача — сопровождать через яму, показывать метрики на выходе, удерживать реалистичные ожидания.

**Seat-based → delegated work units — окно переговоров.** При ренегоциации SaaS-контрактов клиентов (Salesforce/ServiceNow/SAP) помочь договориться о метриках и caps до того, как рычаг исчезнет. Это конкретная услуга с ощутимой финансовой ценностью.

**[[Behavioral Lock-in]] — аргумент для PE.** Агент, накопивший когнитивный профиль команды клиента, создаёт switching cost, не устранимый переносом данных. Долгосрочный retention-механизм для оценки при due diligence.

**Ключевой риск в [[Evals]]: [[Inverted U Pattern]].** Агрегированные метрики скрывают систематические отказы на граничных случаях — именно там, где решается retention клиента. Строить [[Evals]] с акцентом на хвостовые сценарии, не только средние показатели.