Как ИИ-агенты изменили работу CV-инженера: 5 сценариев из практики
Programming began with programmers physically assembling programs by switching cables and setting toggle switches. They later moved to machine code on punch cards and then assembler, followed by C and C++, which were more human-readable but still tedious. Python, JavaScript, and Go made everyday coding faster and more pleasant. The subject is how AI agents changed a CV engineer's work across five practical scenarios.
Первые программисты в буквальном смысле собирали программу руками: переключали кабели и выставляли тумблеры. Потом они набивали машинный код на перфокартах, а вскоре перешли на ассемблер. Позже появились C и C++ — языки, уже более понятные человеку, но всё еще довольно душные в повседневной работе. За ними пришли Python, JavaScript и Go, на которых писать стало куда приятнее и быстрее. Каждый раз менялся способ, которым разработчик объясняет компьютеру, что от него требуется, и с каждым шагом это общение становилось всё проще и понятнее для человека. ИИ-агенты стали следующим шагом в этом направлении: теперь рутинную часть задачи можно описать неформальным языком в виде ТЗ, отдать агенту и проконтролировать результат. Выбрасывать знание языков программирования на свалку, конечно, рано — без него не получится заглянуть внутрь проекта и разобраться, почему что-то отвалилось. Но сама работа постепенно становится более текстовой и менеджерской. Как именно при этом меняется повседневная разработка, мы решили разобрать на примере компьютерного зрения. Для этого поговорили с Владом Ломтевым, senior CV-инженером нашей команды, чья работа охватывает весь цикл задач от проектирования систем до оптимизации нейросетей. Вместе мы выделили пять рабочих сценариев, где агенты сильно экономят время, и выяснили, в каких вопросах они пасуют перед опытом живого специалиста. Читать далее