[1/2] AI в SDLC: путь от ассистентов к агентам (Рубрика AI)
Сегодня с таким докладом я выступал на конференции AI Boost от Surf. В этом посте я тезисно расскажу о самой сути выступления, а также поделюсь всеми материалами для дополнительного изучения. И начать нужно с того, что это выступление продолжает мое предыдущее "Интегрируем AI в процессы разработки в большой компании", которое задавало рамку и неплохо показывало как и куда стоить идти при внедрении AI. Но в этот раз я сделал фокус на агентах. И начал я с того, что вспомнил про GitHub Copilot и Cursor, которые скорее известны как ассистенты инженеров. И принятие этих инструментов уже произошло, но потом появились Claude Code и OpenAI Codex, которые заявили о себе как об агентских системах для инженеров (сам я экспериментировал с OpenAI Codex и мне понравилось). И кажется, что это gamechanger, так как если агентские системы заработают успешно, то им можно будет делегировать часть jobs to be done сценариев, которые раньше делали люди (||пока эти системы зачастую работают не достаточно хорошо||). Для улучшения работы этих систем Anthropic и Google придумали соотственственно протоколы MCP и A2A, про которые я уже рассказывал, то есть инфраструктура постепенно собирается.
Есть и экономическое предпосылки перехода к агентами - Инвестиции в AI: с 2023 года в инструменты ИИ-программирования вложены миллиарды долларов, а компании ожидают отдачи - Давление на эффективность: Компании ищут пути ускорить разработку и снизить издержки - Провайдеры AI технологий обещают манну небесную: топ-менеджеры в компаниях-потребителях ждут отдачи инвестиций
И даже есть компании, где такие системы выдают топ-левел результаты - это я про Google с их агентской системой AlphaEvolve (см. мой разбор), где были получены ощутимые результаты
- Повышение эффективности дата-центров: AlphaEvolve разработал эвристику для оркестратора Borg, которая непрерывно восстанавливает в среднем 0,7% мировых вычислительных ресурсов Google. - Оптимизация чипов: система предложила переписать код Verilog для удаления избыточных битов в арифметической схеме умножения матриц, что было интегрировано в новую версию TPU.
- Ускорение обучения LLM моделей: AlphaEvolve ускорил ключевой компонент архитектуры Gemini на 23%, что привело к сокращению времени обучения Gemini на 1%
На фоне этого уважаемые ученые рассматривают вопросы будущего, например
- "Future of Work with AI Agents" от Stanford, где ребята задались вопросом а что можно уже агентизировать, а также что люди хотят передать машинам, а также как поменяется рынок труда в результате (см мой разбор)
- "Virtual Agent Economies" от Google, где ребята размышляли про экономику, где агенты могут выполнять и координировать работу автономно. Ученых интересовала как это повлияет на нашу привычную экономику и как сделать так, чтобы мы могли управлять этими изменениями (см мой разбор)
- "Towards AI-Native Software Engineering (SE 3.0)", где авторы размышляют про изменение индустрии разработки до третьей версии, где первой было стандартное написание кода, второй - написание кода с ассистентами, а третье - это уже агенты во всей красе с intent-first разработкой. Разбор этой статьи у меня на подходе, но пока вы можете почитать оригинал
Как может выглядеть агентский режим в реальности (у нас в Т-Банке) стоит посмотреть на демках, которые есть и в моем докладе и в уже опубликованном докладе Стаса Моисеева, моего коллеги, который рассказывал об этом и не только на Big Tech Night (см мой разбор). Но для получения эффекта от AI просто агентского режима не хватит - надо работать фокусно по jobs to be done сценариям, что выполняют инженеры в рамках своей работы. Подробнее про это, а также про измерение эффекта будет в продолжении.
#Software #Engineering #Productivity #DevEx #AI #Management #RnD #Leadership #Economy