AI-агенты, AI-агенты… А зачем они собственно нужны в разработке ПО? LLM прекрасно пишут код при общении напрямую через чат и мы, как и несколько миллионов разработчиков, с удовольствием этим пользуемся. Однако не все задачи в разработке можно решить через чат с LLM. Чем же конкретно нам могут помочь AI агенты?

Синергия агентов, управление сложными проектами
В фреймворке с агентами несколько агентов могут работать одновременно, каждый из которых специализируется на определенном типе задач, как в обычной проектной команде. Это позволяет распределить работу и добиться более высокого качества выполнения. Например, один агент может заниматься управлением и хранением кода, коммитами, CI и т.д., другой —планированием, третий – написанием backend кода, еще один— тестированием. Уложить все эти активности в один запрос LLM, да так чтобы они корректно выполнились – нереальная задача. Если вы создаете под каждую роль разработки отдельных агентов и агента-менеджера, который оркестрирует всю вашу команду, задача кажется куда более решаемой. Крупные проекты требуют координации большого количества задач. При работе с LLM напрямую через чат, где каждая задача решается отдельно без связи с остальными, координация остается за кадром. Это ответственность живого человека - разработчика, который решает отдельные задачи через LLM, а потом сам собирает это все в единый проект. Агенты же могут самостоятельно работать над большим проектом.

Автономность
Агенты способны функционировать автономно, без постоянного вмешательства человека. Это особенно важно в крупных проектах, где необходимо выполнять множество разных задач. Работа с LLM напрямую подразумевает генерацию ответа на один запрос. Если этот ответ не удовлетворяет требованиям, пользователю приходится повторно формулировать запрос, а потом еще, и еще, и еще. AI-агенты могут автоматически корректировать свои действия на основе промежуточных результатов, пока не добьются ожидаемого результата, т.е. полностью берут на себя работу с задачей.

При этом использование агентов создает некоторые риски, о которых тоже стоит упомянуть:

Риск бесконечных циклов
Обратная сторона автономности агентов – риск бесконечных циклов. Пытаясь решить задачу, агент может впасть в цикл, раз за разом отправляя в LLM последовательность одинаковых или очень похожих запросов. Это может привести к потере времени и ресурсов.

Высокая стоимость запросов
При интенсивном использовании агенты могут отправлять сотни запросов к LLM, что может значительно увеличить затраты на использование облачных сервисов и API. Задачу, которую человек решит с LLM за один запрос, агент может решать десятками и сотнями запросов.

Сложность настройки и управления
Создание и управление агентами требует высокого уровня технических знаний и навыков. Мы пока еще не видели AI-агентов разработчиков которые могли бы решать много сложных разнообразных задач на равных с людьми. Это не так просто придумать и запрограммировать, но все впереди!