[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