ADLC: жизненный цикл разработки для AI-агентов
ADLC — Agentic Development Lifecycle, подход к разработке систем с AI-агентами. Главная мысль простая: классический SDLC хорошо работает там, где поведение продукта можно заранее описать, реализовать и проверить через понятные pass/fail тесты. С агентами так получается не всегда. Изначально идей для поста послужило это видео.
Поведение агента зависит от промпта, контекста, выбранной модели, памяти, доступных инструментов и состояния внешней среды. Один и тот же запрос может привести к разным траекториям действий, поэтому «написали код, прогнали тесты, выкатили» быстро становится слабой моделью управления.
ADLC предлагает начинать не с разработки, а с гипотезы: какой реальный рабочий процесс ломается, какую ручную работу агент должен забрать, где остаётся человек и по каким метрикам понятно, что система полезна. Дальше идут границы задачи, архитектура, выбор агентного паттерна, источники данных, интеграции, управление контекстом и оценка стоимости.
Самая практичная часть — proof of value до полноценной разработки. Нужны эталонные данные, прототип, оценка точности, качества ответа, частоты галлюцинаций, задержки и стоимости результата. Иначе легко построить дорогого агента, который красиво демонстрируется, но плохо живёт в реальном процессе.
Для Claude Code это особенно показательно: по документации Anthropic, инструмент читает кодовую базу, правит файлы, запускает команды, работает с dev-инструментами и может действовать на уровне проекта. Значит, оценивать нужно весь контур, а не один финальный diff: reasoning, tool use, безопасность, права доступа, контроль стоимости и качество обратной связи.
Вывод: agentic-разработка требует отдельного цикла управления. Сначала формулируем поведение и границы ответственности, затем доказываем ценность на данных, строим eval-систему, выкатываем через controlled rollout и продолжаем мониторить качество после релиза. Для агентов maintenance — это постоянный feedback loop, а не редкий проверка после деплоя.
🌚 @poxek_ai / Чат канала
Post #2315
149
Forwarded from Похек AI (Сергей Зыбнев)