Agentic Programming: ты управляешь потоком, LLM выполняет конкретные шаги

Когда LLM решает «что делать следующим шагом» — она не планирует. Она угадывает из вероятностного распределения. На сложной задаче это десятки угадываний подряд — нить теряется, шаги пропускаются, контекст начала разговора «размывается». Agentic Programming позволяет вести сложные многошаговые задачи так, чтобы ни один шаг не плыл и контекст не терялся. Фишка: ты снимаешь с модели ответственность за «что делать дальше» — оставляешь ей только «как выполнить этот конкретный шаг». Каждый запрос получает короткий изолированный контекст и одну задачу — модель не тащит весь хвост диалога и не «забывает» с чего начинали.