На 28 октября 2026 года на портале hh.ru размещено 1 458 вакансий с упоминанием AI-агентов. Технологии LLM встречаются в 1 261 объявлении, RAG — в 520, а MCP — в 245. При этом навыки кэширования промптов и работы с токенами требуются значительно реже: в 13 и 19 вакансиях соответственно.
Работа AI-инженера заключается в создании систем вокруг готовых моделей, а не в их обучении. Инженер предоставляет модели данные, инструменты и правила, контролируя результат и расходы. По данным опроса Stack Overflow 2026 года, 73% разработчиков ежедневно используют ИИ-ассистентов, среди которых лидируют Claude Code (66%) и GitHub Copilot (59%).
Модели не обладают памятью, поэтому на каждом шаге обвязка (harness) отправляет им всю историю запросов и правил. Контекстное окно большинства новых моделей Claude составляет 1 миллион токенов. Использование кэширования позволяет считывать повторяющиеся части запроса за 5–10% от их стоимости, что существенно снижает затраты на выполнение задач.
Стоимость использования Claude Sonnet 5.5 на 28 октября 2026 года составляет $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. Поскольку вывод стоит в 5 раз дороже, оптимизация агентского цикла критична для бюджета. Разработчики применяют хуки и субагентов, чтобы ограничивать контекст и автоматизировать проверку действий модели.
Модель Context Protocol (MCP) представляет собой открытый стандарт для подключения внешних систем к AI-приложениям, работающий по принципу USB-C. Он позволяет один раз настроить интеграцию с базами данных или сервисами вроде GitHub для использования в любом приложении. Статья опирается на версию стандарта от 28 июля 2026 года.
