🔲Что изменилось в роли архитектора с приходом AI-агентов

В продолжение темы гибридизации разработки представляем статью нашего Solution Architect. Он рассказывает, как внедряет AI-агентов в работу на проектах клиентов, в том числе занимается архитектурой системы прогнозирования и пополнения (F&R) для крупного ритейлера.

Ключевые тезисы:
▪️ Узкое место сместилось с написания кода на постановку задачи и контроль генерации
▪️Требования переехали из Confluence в GitLab. Бриф, user story map, use cases, объектная модель, LLD, C4, ADR проходят в одной сессии агента и одной git-ветке
▪️Появился новый объект владения: AI-платформа. Агенты по ролям, MCP-интеграции, квоты, бюджет инференса. Расход токенов входит в TCO наравне с серверами
▪️Ревью-агент с полным контекстом проекта проверяет спецификации до человека и выдаёт вердикты Critical/High/Medium/Low.

Как это работает на цифрах: прототип системы управления цепями поставок собрали за 2 недели. На профиле 500 тысяч заявок расчёт сформировал 4,7 млн цепей поставок за 43–62 секунды при SLA 45 минут.

🔗Полная версия статьи на Хабре