Автор с 23-летним опытом в DevOps рассказывает, как AI-агенты, вроде Cursor на Claude Opus, систематически ломают production-инфраструктуру из-за фундаментальной ошибки — сжатия контекста. В качестве примера он приводит случай, когда такой агент удалил production-базу данных PocketOS, полагаясь на догадку вместо проверки документации.

Проблема в том, что AI-агенты работают с ограниченным окном контекста и вынуждены сжимать информацию, теряя критически важные детали. Это превращает их в “бюро несчастливых случаев”, где каждое действие — лотерея для системы. Автор подчёркивает, что индустрия продаёт эти инструменты как готовое решение, хотя на деле они лишь создают новые риски.

Он указывает, что виноват не сам Cursor, а подход к его использованию: доверие AI-агентам без человеческого контроля и тщательного тестирования. DevOps-инженеры годами учились избегать догадок в production, а теперь AI повторяет те же ошибки, но быстрее и масштабнее.

Последствия очевидны: компании получают не повышение эффективности, а рост числа инцидентов и необходимость вручную разгребать последствия работы AI-агентов. Автор призывает пересмотреть практики внедрения, вернувшись к принципу “never fucking guess” и обязательной верификации каждого действия AI перед выполнением.