Как мы создавали AI-агента, с которым теперь сами разрабатываем продукты

09.11.2026 15:48:05 | Хабр

Хабы: Искусственный интеллект, Программирование, Управление разработкой, Качество кода

Еще недавно вопрос о том, какой метод использовать для обработки коллекции, мог отправить разработчика в документацию, на Stack Overflow или обсуждения на Хабре. В удачный день там находился ответ. В менее удачный — обсуждение архитектуры проекта, квалификации автора и целесообразности его существования в профессии... Где-то между этими темами обычно прятались нужные три строчки кода.

Затем появились ИИ-чаты, которые можно было использовать как «продвинутый поисковик»: уточнять детали, показывать код, обсуждать варианты реализации. Заодно можно было попросить придумать имя методу, пока тот не стал processDataFinalReallyFinal.

Затем модели научились лучше справляться с более крупными задачами, и вместо подсказок разработчики начали получать готовые файлы. Впрочем, если на просьбу добавить небольшую функцию приходил роман на пять тысяч строк, сэкономленное время предстояло потратить на его изучение. А пропущенную проверку мог напомнить тестировщик — сообщением "Есть пара замечаний" и приложением размером с техническое задание.

Так, код стал появляться быстрее, но вместе с ним могла расти нагрузка на ревью, тестирование и сопровождение. Разработчик при этом работал еще и курьером между чатом и IDE.

Сейчас настало время агентов, которые помимо генерации кода, могут работать с файлами проекта, выполнять проверки и автоматически разворачивать сервисы в облачных окружениях.

В этой статье расскажем, как мы создавали собственного ИИ-агента и постепенно расширяли круг его задач. Разберем, что стояло за решением добавить ту или иную возможность и как ее появление меняло работу над проектом. А в конце обсудим, как изменилось мышление разработчиков и что осталось человеку, когда написание кода, создание тестов и проверку изменений уже можно делегировать.

Подробнее

Читайте также