TGViewer
Пятничный ИИ Пятничный ИИ @va_friday_ai · 225 subscribers
Post #607 81
Что: Anthropic рассказал, как их CI-инфраструктура едва не сломалась из-за ИИ-агентов, которые пишут код быстрее, чем люди успевают его тестировать
Ссылка: https://claude.com/blog/agentic-coding-is-straining-ci-heres-how-we-scaled-test-impact-analysis-at-anthropic
Почему интересно: Инженеры Anthropic теперь пишут в 8 раз больше кода за квартал, чем в 2021-2025 годах, причём 80% этого кода генерирует Claude. Количество тестов выросло в 10 раз, а число инженеров почти не изменилось. Итог - 25-кратный рост CI-задач за 6 месяцев, что поставило под угрозу сервис, определяющий, какие тесты запускать на каждом пул-реквесте. Авторы отмечают, что трижды пытались залатать дыры, и каждый раз это давало всё меньше времени. Сначала удвоили ядра, но хватило на 70 дней. Потом распараллелили по пакетам, чего хватило только на 29 дней. Далее добавили ежедневные рестарты, но этого хватило меньше чем на день. В итоге пришлось добавлять in-memory БД и делать архитектуру stateless, чтобы её можно было горизонтально масштабировать. Проект занял три недели работы одного инженера, а год назад (по оценке Anthropic) на это ушёл бы квартал. Главный совет авторов в том, что сейчас надо проектировать свои сервисы так, будто через полгода нагрузка вырастет в десятки раз. Звучит как интересный совет, пока не вспомнишь, что его даёт сотрудник компании, продающей инструмент, который эту нагрузку и создаёт 🙂
Ну и стоимость решения скромно умалчивается. А точнее вскользь упоминается, что "распределённая архитектура дороже в эксплуатации". Насколько вырос итоговый бюджет неизвестно, хотя это ключевой вопрос для любой команды, которая задумается о повторении такого пути.
Статья представляет собой полезный разбор реальной проблемы, с которой скоро могут столкнутся активно использующие ИИ-агентов в разработке команды. При этом читать её стоит с поправкой на то, что это рассказ Anthropic о том, как Anthropic решил проблему, созданную Anthropic, с помощью инструментов Anthropic. Конкретные архитектурные решения выглядят разумно, однако их применимость за пределами компании с неограниченным бюджетом на инфраструктуру под вопросом.

#eng #anthropic #ci #devops #агент #инфраструктура #масштабирование #ии
Claude Agentic coding is straining CI. Here’s how we scaled test impact analysis at Anthropic | Claude by Anthropic Our CI job volume increased 25x over 6 months. We patched our test selection service three times before finding a sustainable solution.
More from @va_friday_ai
  1. Oct 5, 2026Что: NVIDIA Open Agent Safety Platform позволит ограничивать поведение агентов на уровне ж…
  2. Oct 1, 2026Что: Осенний отчёт a16z о состоянии рынков - ИИ-пузырь, триллионные капитальные затраты и…
  3. Sep 30, 2026Что: В MIT задумались о роли образования в эпоху, когда ИИ способен выполнить почти любое…
  4. Sep 28, 2026Что: Осенний open source дамп: суверенная MoE-модель от Яндекса, рассуждающий гигант от Xi…
  5. Sep 27, 2026Что: Matryoshka Attribution помогает найти веса сети, отвечающие за конкретное поведение С…
  6. Sep 26, 2026Что: Предложен подход по интеграции обвязки агента прямо в веса модели Ссылка: https://arx…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →