Что произойдет, если AI перестанет быть инструментом для написания кода? 🤔

На протяжении нескольких лет AI в разработке ассоциировался прежде всего с генерацией кода. Автодополнение, написание функций, рефакторинг — именно эти сценарии стали первым массовым применением LLM среди разработчиков. Но сегодня область применения гораздо шире. IBM описывает использование AI на различных этапах SDLC: от сбора требований и проектирования до разработки, тестирования, поддержки и документации. Gartner также отмечает, что AI-ассистенты постепенно выходят за рамки простой генерации и дополнения кода. И это меняет саму роль AI.

Если модель используется только для генерации функции, достаточно хорошего ассистента. Но если она участвует в нескольких этапах, возникает уже другая задача: как связать эти действия между собой?

Представим разработку новой функции. AI анализирует требования, изучает существующий код, предлагает архитектурное решение, меняет несколько компонентов, создает тесты, анализирует результат и помогает подготовить документацию. Это уже не один запрос, а полномасштабный процесс разработки. А значит, системе необходимо понимать последовательность действий, сохранять контекст, выбирать инструменты и модели и контролировать результат каждого этапа.

Получается, что AI постепенно движется от «помоги мне написать код» к «помоги мне довести инженерную задачу до результата». И именно на этом уровне появляется потребность в оркестрации.