Субагенты не нужны? AI code review, токены и надёжность | Антон Виноградов

01:51 — О чём статья “You don’t need sub-agents”
02:10 — Почему больше участников = больше коммуникационных расходов
03:10 — Кейс code review: специализированные субагенты против одного агента
04:37 — Главная проблема: контекст, токены и цена
06:52 — Переход к single-agent pipeline
08:32 — Сайд-эффекты субагентов: падения, пустые ответы, восстановление состояния
10:11 — Когда субагенты всё-таки уместны
12:10 — Результаты: ревью быстрее, дешевле и стабильнее
13:44 — Аналогия с командами, CI, QA и security-проверками
18:28 — Почему чтение контекста съедает выигрыш от параллелизма
20:49 — Скорость разработки, ожидания и «12 минут — уже долго»
22:03 — Как сравнивать качество ревью до и после отказа от субагентов
24:51 — Риски одного агента: фокус, конфликт целей и специализация
28:28 — Observability и дебаг: один трейс против множества процессов
32:15 — Как менять и тестировать большой prompt
35:04 — Почему фронтирные лаборатории всё равно строят мультиагентные системы
37:33 — Экономика агентов: токены, маркетинг и cost-effective разработка
40:26 — Opus, GLM и выбор модели под пайплайн
42:20 — Какие метрики собирать с первого дня
43:44 — DORA, продуктовые метрики и как не обмануть себя статистикой
49:26 — Итог: не копировать чужой подход вслепую
50:46 — Практический критерий: что выносить в субагенты
52:23 — Почему подходы меняются с релизами моделей и инструментов
53:33 — Что дальше: автономная разработка, предсказуемость и контроль