Автор предлагает иерархическую модель масштабирования автономных ИИ-систем, переходя от одиночных агентов к ИИ-организациям и ИИ-холдингам. Такой подход решает проблему смешения функций в одном агенте, что затрудняет тестирование и настройку отдельных этапов работы, таких как маркетинг, аналитика или разработка.
Масштабирование начинается с разделения процессов на фиксированные цепочки ролей с четкими контрактами на вход и выход. Например, при написании автотестов для каждого шага — от анализа требований до ревью кода — выделена отдельная роль. Это позволяет тестировать и настраивать каждый этап изолированно, не переписывая общие инструкции.
Следующий уровень — команда ролей с координатором, который распределяет задачи. Автор ссылается на инженерные практики, такие как воркшоп Лорен Тан и Колина Мэтьюза от 12 августа 2026 года, а также репозиторий lee-to/ai-factory, где применяются координаторы планирования и реализации, а также фазовый цикл улучшения работы агентов.
ИИ-организация объединяет функции вокруг одного направления, например, ведения блога. ИИ-холдинг, как высший уровень модели, занимается выбором направлений, формированием под них организаций и распределением ограниченных ресурсов. Это позволяет отделить стратегическое управление от инженерного исполнения задач.
