AI-агентов внедряют в разработку, чтобы ускорить команды и снизить стоимость рутинных задач. Но на большой кодовой базе агенту сначала нужно разобраться, где искать нужный код и какие части проекта связаны между собой. 🔍

В результате и бизнес несет дополнительные расходы, и разработчик тратит лишнее время на ожидание и проверку результата. 💰⌛️

Можно ли сделать так, чтобы агент быстрее находил то, что ему нужно?

🎯 Мы опубликовали статью про опенсорсный инструмент CodeGraph, который заранее строит граф программного проекта: символов, вызовов, зависимостей и связей между файлами. Агент может получить нужный участок кода и связанные компоненты одним запросом вместо последовательности «поиск → чтение файла → новый поиск → ещё один файл».

🪧 В статье описано несколько экспериментов: агенту дали задачи по архитектуре, изменению публичного метода, добавлению функции и поиску источника ошибки и сравнили работу с CodeGraph и без него по числу вызовов инструментов, прочитанных файлов, токенам и времени выполнения.

💰 Получилось ли сэкономить?
Читайте в статье на сайте Doubletapp.

💋 Хотите проверить, как AI может ускорить разработку именно в вашей команде? Doubletapp проведёт пилот на вашем проекте и покажет результат на реальных задачах. 

#dt_DataLLM #dt_ML