Глоссарий AI & Вайбкодинга
Фундаментальный справочник новой эры разработки от Andriy Orlov: автономные агенты, loop engineering, протокол MCP, расширение контекста, инфраструктура VPS и профилактика выгорания в эру AI.
A
ENAgent Sandboxing
Аппаратная и программная изоляция среды выполнения автономного агента, обеспечивающая защиту хост-системы, секретов и внутренней сети от вредоносного кода и prompt injection.
AI-агенты (Автономные агенты)
Автономная система на основе большой языковой модели, которая не просто отвечает на сообщения, а самостоятельно планирует последовательность действий, использует внешние инструменты (браузер, терминал, базы данных) и выполняет комплексные задачи без постоянного надзора человека.
AI-агенты (Autonomous Agents)
Программные системы на базе LLM, способные самостоятельно воспринимать состояние окружающей среды, декомпозировать сложные цели, вызывать внешние инструменты и итеративно исправлять собственные ошибки.
C
ENCrewAI
Один из самых популярных Python-фреймворков для создания автономных команд агентов, основанный на распределении ролей, инструментах и делегировании задач.
Custom GPTs (Персональные чат-боты в ChatGPT)
Функция ChatGPT для создания персонализированных мини-ассистентов под конкретные задачи. Позволяет загружать собственные файлы, задавать постоянные инструкции, подключать генерацию изображений и внешние API без написания кода.
G
ENH
ENI
ENL
ENM
ENMCP (Model Context Protocol)
Открытый стандарт от Anthropic на основе JSON-RPC 2.0 для унифицированного двустороннего подключения AI-ассистентов к внешним инструментам, базам данных и системной среде.
MCP Client
Программная среда (Claude Code, Cursor, Cline, SDK-агенты), управляющая жизненным циклом подключения к MCP-серверам, агрегирующая манифесты инструментов и контролирующая права доступа модели.
MCP Server
Программный сервис или фоновый процесс, реализующий спецификацию MCP и предоставляющий внешним AI-клиентам стандартизированный доступ к выполнению функций, чтению ресурсов и шаблонов промптов.
Microsoft AutoGen
Ведущий открытый фреймворк от Microsoft для создания мультиагентных разговорных систем. Позволяет объединять нескольких AI-агентов с различными ролями и навыками в групповой чат (GroupChat), где они обсуждают, пишут код, тестируют его и совместно достигают бизнес-целей.
P
ENPlan-and-Solve Prompting
Двухступенчатая агентская архитектура, разделяющая стратегическую декомпозицию задачи на глобальный план и его последовательное тактическое выполнение с динамическим перепланированием.
PydanticAI
Современный Python-фреймворк от создателей Pydantic, который привносит строгую типизацию, инъекцию зависимостей (Dependency Injection) и детерминированную валидацию схем в мир AI-агентов.
R
ENReAct Паттерн (Мышление + Действие)
Фундаментальный алгоритмический паттерн автономных агентов, который чередует шаги внутренних размышлений (Thought), выполнения внешних инструментов (Action) и анализа полученного результата (Observation).
Reflection Pattern (Рефлексия)
Архитектурный паттерн повышения надежности агентов, который разделяет процесс на генерацию решения (Generator), его критический аудит (Critic) и итеративное доработку (Refiner).
RLVR (Обучение с подкреплением с верифицируемыми наградами)
Метод пост-тренинга и оптимизации рассуждений ИИ-агентов, где функция награды основана на объективных математических проверках, компиляторах и юнит-тестах вместо субъективных человеческих оценок.
S
ENSelf-Correction Loop
Механизм автономного исправления кода моделью через получение детерминированной обратной связи от компиляторов, линтеров или тестов (Grounded Feedback Loop).
Supervisor Pattern (Hierarchical Multi-Agent)
Архитектурный шаблон организации ИИ-агентов, где центральный агент-супервайзер управляет жизненным циклом, декомпозицией задач и делегированием пула специализированных работников.
T
ENW
ENА
UAАвтономное Использование Браузера и Компьютера
Технология мультимодального управления графическим интерфейсом пользователя (GUI) через визуальное восприятие скриншотов, эмуляцию курсора, кликов и клавиатуры без использования API.
Автономные Браузерные Агенты (Browser Use / Web Agents)
Технология автономного управления веб-браузером (Browser Use, Playwright AI, Puppeteer). Агент самостоятельно открывает сайты, взаимодействует с элементами DOM-дерева, прокручивает страницы, извлекает динамические данные и выполняет многократные задачи без официальных API.
Агентские Рои и Консенсусное Голосование
Децентрализованная координация большого количества однородных или гетерогенных ИИ-агентов, где окончательные решения формируются через мажоритарное голосование, дебаты или алгоритмы консенсуса.
Б
UAВ
UAД
UAДелегирование под-агентам (Subagent Architecture)
Иерархический архитектурный паттерн построения сложных AI-систем. Вместо попытки решить все одной универсальной языковой моделью, создается главный агент-оркестратор (Router/Manager), который разбивает задачи и делегирует их узкоспециализированным под-агентам (Исследователь, Кодер, Критик).
Детерминированный Вызов Инструментов и Грамматическое Сэмплирование
Технология гарантирует 100% синтаксическую валидность аргументов инструментов агента с помощью грамматического маскирования логитов (GBNF / Outlines) и строгой валидации схем Pydantic/Zod.
Динамический выбор инструментов (Dynamic Tool Selection)
Архитектурный подход к построению масштабных AI-агентов, обладающих сотнями инструментов (Tools). Вместо загрузки всех описаний функций в контекст одновременно, система использует семантический поиск или модель-маршрутизатор (Router) для динамического выбора лишь 3–5 наиболее уместных инструментов под конкретный запрос пользователя.
З
UAЗацикливание агентов и защита бюджета (Infinite Loops)
Аварийное состояние автономного агента, при котором он попадает в бесконечную рекурсивную петлю действий из-за повторяющейся ошибки или невозможности достичь цели. Рассматриваются механизмы защиты бюджета: жесткие лимиты шагов (Max Steps), лимиты расходов (Spend Caps) и детекция цикличности.
Защита от Непрямой Инъекции Промптов
Комплекс архитектурных и программных методов защиты автономных ИИ-агентов от скрытых инструкций атакующего, размещенных на сторонних веб-страницах, документах или API.
И
UAК
UAКнопка подтверждения человеком (Human-in-the-Loop / HITL)
Архитектурный паттерн безопасности автономных агентов (Human-in-the-Loop), который устанавливает контрольные точки (Approval Gates) перед выполнением критических действий. Агент готовит операцию (платеж, удаление базы, отправка письма клиенту), но приостанавливает работу до явного одобрения живым человеком.
Краткосрочная и долгосрочная память агентов
Архитектура многоуровневой памяти автономных агентов. Разделение на краткосрочную память (Short-Term Memory — активное контекстное окно текущей сессии) и долгосрочную память (Long-Term Memory — векторные базы данных, файлы профиля пользователя и эпизодические дневники).
М
UAМодели Награды Процесса (PRM)
Модели оценки ИИ, анализирующие корректность каждого отдельного логического шага или вызова инструмента агента, предотвращая накопление ошибок до получения финального результата.
Мультиагентная Оркестрация
Архитектура взаимодействия независимых специализированных ИИ-агентов, объединенных в распределенную сеть или иерархию для параллельного решения комплексных инженерных задач.
О
UAП
UAПамять Агента
Комплексная подсистема хранения, фильтрации и выборки данных, которая преобразует stateless-вызов LLM в stateful-систему: от краткосрочного scratchpad-буфера до мультисессионного хранилища знаний.
Память ChatGPT (Сохранение фактов между диалогами)
Функция долгосрочной памяти ChatGPT (Memory) позволяет искусственному интеллекту запоминать ваше имя, профессию, любимые технологии, формат ответов и личные детали между совершенно разными чатами.
Передача Задач Между Агентами
Стандартизированный паттерн безопасной передачи задачи и контекста от одного специализированного ИИ-агента к другому без потери целей, истории и накопленных артефактов.
Поиск по дереву решений Монте-Карло для агентов (MCTS)
Алгоритмический подход к планированию действий ИИ-агентов, который сочетает эвристический поиск, оценку промежуточных состояний и бэктрекинг для нахождения оптимальных решений в пространстве высокой сложности.
Протокол Межагентной Коммуникации (A2A)
Открытый стандарт сетевого взаимодействия, децентрализованного обнаружения и безопасного обмена контекстом между независимыми ИИ-агентами различных вендоров и платформ.
С
UAСамовосстанавливающийся Код и Циклы Выполнения
Автономный инженерный цикл, в котором ИИ-агент модифицирует код, анализирует обратную связь компилятора и логи выполнения, и итеративно устраняет собственные ошибки до достижения 100% работоспособности.
Синтетические Персоны и Мульти-Ролевая Симуляция
Методика моделирования различных ролей пользователей, аудиторов безопасности и экспертов по доступности с помощью специализированных системных промптов для всестороннего стресс-тестирования приложений.
Спостережимость и трассировка агентов (OpenTelemetry)
Методы сбора метрик, трассировки цепочек размышлений (Spans), анализа задержек инструментов и мониторинга затрат токенов с помощью OpenTelemetry и специализированных платформ (Langfuse, Arize).
Субагенты (Subagents и делегирование)
Архитектурный паттерн запуска одноразовых изолированных дочерних агентов для параллельного выполнения ресурсоемких подзадач без загрязнения контекстного окна родительского процесса.
Схемы инструментов (Tools & JSON Schema)
Стандарт формализованного описания интерфейсов инструментов (Tools) для больших языковых моделей с использованием стандарта JSON Schema. Включает название функции, детальное текстовое описание ее назначения, список обязательных параметров и типы значений.
У
UAФ
UAЦ
UAЧ
UAПолный стек инструментов, рейтингов и AI-скилов
Помимо глоссария, на GOTBURNOUT доступны бенчмарки нейросетей, каталог из более 100,000 AI Agent Skills, готовые проверенные VPS-скрипты и закрытое Pro-сообщество разработчиков.