Как понять, что AI-агент готов к реальной работе

🛠 AI-агенты сейчас глубоко погружены в проекты: читают документацию, ходят в API, правят файлы, запускают тесты и закрывают задачи почти как теплокровные инженеры. 🦾
Но при этом агент не инженер: что-то починил, одновременно что-то поломал, что-то забыл, сделал демо-задачу — и развалился на реальном воркфлоу. 🤖

Что делать?
⚙️ Проверять в условиях, близких к реальной разработке, на релевантных бенчмарках, например SWE-bench, Terminal-Bench, OSWorld, GAIA и др.
Но можем ли мы после такой проверки уверенно сказать, что AI-агент справится с кодом, стеком и процессами конкретной компании? 🤔
Давайте разбираться.

🧠 Мы исследовали вопрос, провели испытания и рассказываем в новой статье на Хабре:
✅ как сегодня тестируют передовых кодовых агентов,
✅ почему публичные лидерборды показывают только часть картины,
✅ как устроены кастомные бенчмарки,
✅ как собирать evals на приватных данных компании.

👉 Читать: habr.com/ru/companies/doubletapp/articles/1040698

💋 Если вы планируете внедрять кодовых ассистентов в ваши процессы разработки — напишите нам.
Поможем собрать и запустить кастомные бенчмарки заточенные под ваш воркфлоу, чтобы максимально эффективно проверить кодового агента.
______
Instagram | LinkedIn | Facebook| ВК | YouTube

#dt_DataLLM