Towards AI-Native Software Engineering (SE 3.0): A Vision and a Challenge Roadmap (Рубрика AI)
Недавно прочитал интересное продолжение whitepaper "Rethinking Software Engineering in the Foundation Model Era: From Task-Driven AI Copilots to Goal-Driven AI Pair Programmers", которую я уже разбирал. В новой статье те же авторы развивают идеи и рассказывают про Software Engineering 3.0, где текущий этап copilot и AI ассистентов они нумеруют SE 2.0 (они ускоряют работу, но создают когнитивный шум). На новом этапе разработка будет строиться вокруг намерений (intent-first). Условно, инженер говорит AI агенту, что нужно, а уже агент в формате диалога пишет код. Агент работает как напарник, обученный понимать цели и превращать их в работающую систему. Авторы этой научной статьи выделяют пять составляющих новой экосистемы
- Teammate.next - AI-партнёр с «социальным интеллектом». Учится на диалогах, уточняет требования, помогает держать контекст.
- IDE.next - чат-среда вместо редактора. Код можно скрыть: внимание фокусируется на смысле, а не синтаксисе.
- Compiler.next - компилятор-агент, который не просто компилирует, а проверяет, совпадает ли результат с намерением и стандартами качества.
- Runtime.next - динамическая среда, оптимизирующая ресурсы для AI-сгенерированного кода, с учётом SLA и latency.
- FM.next — новое поколение foundation моделей: не обученных на шумных данных, а «воспитанных» через curriculum engineering – структурированное обучение инженерным знаниям
Авторы считают, что SE 3.0 будет работать лучше 2.0, так как в новой версии исчезает «шквал подсказок»: AI-партнёр сам агрегирует решения. Человек отвечает за смысл, машина — за механику. Вместе они снижают когнитивную нагрузку и ускоряют цикл разработки. Компилятор-агент проверяет качество, а knowledge-driven модели делают выводы не по шаблонам, а через понимание принципов. Авторы уверены: при целенаправленных исследованиях эти технологии приведут к новой эре разработки — более масштабируемой, надёжной и человеко-центричной. По мнению авторов мы стоим на пороге перехода от ремесла к наставничеству. Разработчик будущего не пишет код, а обучает ИИ-агента думать о системе, ставит задачи и проверяет результаты. Код превращается во вторичный артефакт — результат диалога человека и машины.
Интересно, что статья вышла осенью 2024 года, поэтому она предвосхитила хайп 2025 года вокруг AI агентов. В этом году концепция “agentic AI”, то есть AI-агентов, способных самостоятельно принимать решения, набирает популярность и рассматривается как следующий этап эволюции помощников для программистов. Аналитики прогнозируют, что эта тенденция уже в ближайшие годы подтолкнёт переход от простых AI-копилотов к полноценной AI-native разработке софта.
Собственно, авторы не стали скромничать и в сентябре этого года выпустили продолжение "Agentic Software Engineering: Foundational Pillars and a Research Roadmap" с таким описанием (||заметим, что ключевые слова про агентский подход к разработке теперь указаны правильно||)
Agentic Software Engineering (SE 3.0) represents a new era where intelligent agents are tasked not with simple code generation, but with achieving complex, goal-oriented SE objectives. To harness these new capabilities while ensuring trustworthiness, we must recognize a fundamental duality within the SE field in the Agentic SE era, comprising two symbiotic modalities: SE for Humans and SE for Agents. Посмотрим, что будет дальше, но пока дейстительно кажется, что AI-агенты могут стать значительной вехой в разработке софта.
#AI #Software #Architecture #Agents #Leadership #ML #SystemDesign