Разработка программного обеспечения с использованием агентной разработки?

Разработка с использованием агентов — это новый подход к созданию программного обеспечения с помощью агентов искусственного интеллекта и агентного программирования. Вместо того чтобы просто помогать разработчикам с предложениями или фрагментами кода, агентные системы выходят за рамки традиционных ИИ-помощников, действуя от имени разработчиков. Это включает в себя написание кода, запуск тестов, отладку проблем и даже совместную работу в рамках различных рабочих процессов.

Поскольку организации стремятся извлечь больше пользы из ИИ, разработка агентных систем представляет собой переход от пассивных инструментов к активным участникам процесса. Эта эволюция особенно актуальна для ИТ-руководителей, архитекторов и инженерных команд, стремящихся сократить разрыв между экспериментами с ИИ и его реальным применением в производстве и влиянием на бизнес.

Что означает слово «агентный»?

Агентность означает способность действовать независимо для достижения цели. В контексте искусственного интеллекта это относится к системам, использующим агентов ИИ для планирования, принятия решений и выполнения действий на нескольких этапах с минимальным участием человека. Агент искусственного интеллекта в составе агентной системы может:

• Воспринимайте окружающую среду.
• Принимайте решения, основываясь на целях.
• Предпримите действия для достижения этих целей.
• Учитесь на прошлых результатах.
• Адаптироваться к различным сценариям и учитывать мнение человека.

В разработке программного обеспечения агентная система помогает разработчикам в их повседневной работе. Она понимает цели, разбивает их на задачи, выполняет эти задачи с помощью инструментов и уточняет результаты с течением времени — и все это в рамках заданных ограничений.

Разработка агентного ИИ против традиционной помощи ИИ.

Вместо постоянного вмешательства человека, агентные системы могут работать с большей степенью независимости, что делает их особенно полезными в сложных средах, где задачи охватывают множество инструментов и этапов.

Как работает агентное развитие?

Развитие агентских навыков основано на структурированном цикле планирования, выполнения и совершенствования. Хотя варианты реализации могут различаться, большинство систем следуют схожей схеме.

Определение цели

Процесс начинается с определения общей цели, задаваемой человеком, например:

• «Создать API-интерфейс для регистрации новых клиентов».
• «Проведите рефакторизацию этого модуля для повышения производительности».
• «Напишите интеграционные тесты для процесса оформления заказа».

Агент интерпретирует цель и определяет критерии успеха.

Планирование задач

Агент разбивает цель на более мелкие, выполнимые шаги. Например:

• Проанализируйте существующий код.
• Определите зависимости
• Напишите необходимые функции
• Сгенерировать тестовые примеры

Эта фаза планирования отличает агентные системы от простых помощников. Они формируют структурированные рабочие процессы, а не реагируют на отдельные запросы.

Выполнение с использованием инструментов

Агенты используют других агентов через протокол Agent2Agent, а также внешние системы, предоставляемые через серверы протокола Model Context Protocol, для взаимодействия с инструментами, которые позволяют им планировать и выполнять задачи на протяжении всего жизненного цикла разработки. Именно это сочетание возможностей позволяет агентному программированию переходить от предложений к реальным действиям.

Агенты используют:

• Сервисы на основе API для интеграции с внешними системами и источниками данных.
• Инструменты автоматизации и организации рабочих процессов для выполнения и координации бизнес-процессов.
• Источники знаний и хранилища для поиска структурированной и неструктурированной информации.
• Инструменты для общения и совместной работы, предназначенные для уведомлений, обмена сообщениями и координации действий в команде.
• Бизнес-системы и приложения для доступа к корпоративным данным и записям, а также для их обновления.
• Системы хранения файлов и документов для чтения, создания и управления контентом.
• Пользовательские функции и сервисы для обработки специализированной бизнес-логики, проверки данных и операционных задач.

Затем агент может выполнять задачи шаг за шагом:

• Пишет или изменяет код
• Выполняет тесты
• Исправлены ошибки
• Обновления документации

Процесс выполнения является адаптивным, агент корректирует свой подход в зависимости от результатов и исходов.

Итеративные петли обратной связи

Агенты постоянно оценивают результаты:

• Код успешно скомпилировался?
• Прошли ли тесты?
• Достигнуты ли целевые показатели эффективности?

В противном случае агент пересматривает свой подход и пробует снова, создавая самосовершенствующийся цикл, который использует память для обучения на основе предыдущих результатов и улучшения будущих показателей.

Проверка человеком

Несмотря на растущую автономию, человеческий мозг по-прежнему играет важнейшую роль в программировании действий агентов. Для проверки требуется участие человека:

• Утверждение изменений
• Внесение исправлений
• Установка ограждений

Развитие самостоятельности наиболее эффективно, когда оно сочетается с продуманным человеческим контролем.

Основные компоненты развития агентности

Эффективное функционирование агентных систем обеспечивается несколькими основополагающими элементами.

Агенты

Главными действующими лицами являются агенты. Разные агенты могут специализироваться на определенных ролях, таких как программирование, тестирование или документирование. Они сочетают в себе возможности логического мышления с логикой выполнения, что позволяет им:

• Интерпретация целей
• Планирование задач
• Координировать действия

Модели

В основе агентов лежат модели искусственного интеллекта, как правило, большие языковые модели (LLM), часто предоставляемые через интегрированные платформы ИИ , которые поддерживают разработку, развертывание и масштабирование. Эти модели предоставляют (но не ограничиваются этим):

• Понимание естественного языка
• Генерация кода
• Способности к рассуждению

На практике, в зависимости от задачи, агентные системы могут использовать сочетание универсальных и специализированных языковых моделей кодирования. К ним могут относиться модели, оптимизированные для автозавершения кода, рефакторинга, генерации тестов и понимания на уровне репозитория, а также модели, адаптированные для конкретных языков или фреймворков.

Инструменты

Инструменты расширяют возможности агентов. Примеры включают:

• Веб-поиск: поиск информации в интернете.
• Автоматизация браузера: Автоматическое взаимодействие с веб-сайтами.
• API-коннекторы: Вызов внешних сервисов и систем через API.
• Операции с файлами: чтение, запись, изменение или удаление файлов в локальных или облачных системах хранения данных.
• Выполнение в терминале: Запускает инструкции командной строки.
• Выполнение кода: запускает сгенерированный или существующий код.
• Конвейеры непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD): сборка, тестирование и развертывание кода.
• Платформы с низким/нулевым уровнем кодирования

Память

Память позволяет агентам:

• Сохранение контекста между задачами
• Учитесь на предыдущем опыте.
• Следите за состоянием кодовой базы.

В агентных системах память часто разделяется на следующие области:

• Кратковременная память , содержащая непосредственный контекст текущей задачи или разговора (например, недавние подсказки или промежуточные результаты).
• Долговременная память , которая хранит устойчивые знания с течением времени (например, историю проекта, информацию о кодовой базе или пользовательские предпочтения), обеспечивая повторное использование и непрерывность между сессиями.

Ограждения

Ограничения обеспечивают контроль доступа, качество кода, безопасность и возможность аудита.

Разработка агентов против программистов-ассистентов на основе ИИ.

Поддержка искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения развивалась поэтапно, от простых средств повышения производительности до все более автономных систем. Понимание этих различий помогает командам правильно оценить возможности, которые предоставляет разработка агентских моделей.

инструменты автозаполнения

Базовые инструменты искусственного интеллекта предоставляют функции автозавершения кода и подсказки по синтаксису. Инструменты автозаполнения и проверки синтаксиса предоставляют упрощенную помощь, предсказывая следующую строку кода или указывая на ошибки. Они повышают эффективность выполнения отдельных задач, но по-прежнему ограничены реактивной, одноэтапной поддержкой.

Вторые пилоты

Инструменты типа Copilot обеспечивают более эффективную контекстно-зависимую помощь, но по-прежнему зависят от указаний человека. Они могут создавать функции, предлагать варианты рефакторинга и объяснять код, но при этом всё равно полагаются на разработчиков в определении каждого шага, выполнении изменений и управлении рабочими процессами.

Агенты ИИ-программирования

Вместо того чтобы помогать в выполнении отдельных задач, агенты ИИ в системах разработки могут планировать многоэтапные рабочие процессы, взаимодействовать с инструментами, запускать тесты, исправлять ошибки и итеративно двигаться к определенной цели с меньшим постоянным участием человека.

Переход от предложения к действию

Ключевое отличие заключается в способности переходить от предложения к реализации, от помощи разработчикам к фактическому достижению целей. В то время как ассистенты помогают разработчикам работать быстрее, агентная разработка позволяет системам брать на себя ответственность за достижение целей, преобразуя намерения в рабочие результаты под руководством и контролем человека.

Преимущества агентского развития

Эти преимущества отражают более широкую тенденцию к сотрудничеству человека и искусственного интеллекта. Четкие контрольные точки проверки, рабочие процессы утверждения и возможность вмешательства гарантируют, что агентные системы дополняют человеческое суждение, а не заменяют его.

• Скорость: Агенты ускоряют исправление ошибок, циклы разработки и вывод продукта на рынок. Они обрабатывают многоэтапные задачи от начала до конца, сокращая количество передач данных и время ожидания. Благодаря этому команды могут быстрее переходить от идеи к реализации, сокращая время выхода на рынок новых функций и улучшений.
• Повышение производительности: разработчики могут сосредоточиться на проектировании и инновациях. Перекладывая рутинную и операционную работу на разработчиков, агентные системы позволяют им сосредоточиться на более важных задачах, таких как проектирование архитектуры, решение проблем и инновации. Это приводит к более эффективному использованию инженерного потенциала.
• Сокращение ручного труда: рутинные задачи, такие как тестирование и рефакторинг, автоматизируются. Повторяющиеся задачи, такие как написание шаблонного кода, генерация тестов, рефакторинг и документирование, могут быть автоматизированы или частично автоматизированы, что снижает когнитивную нагрузку и уменьшает выгорание разработчиков.
• Итерация: Обратная связь способствует быстрому улучшению. Встроенные петли обратной связи позволяют быстро проводить тестирование, проверку и доработку. Агенты могут быстро выявлять проблемы, предлагать решения и повторять попытки, что способствует более быстрому обучению и постепенному улучшению.
• Масштабируемость: Рабочие процессы Agentic стандартизируют и масштабируют работу между командами. Агентные рабочие процессы упрощают стандартизацию методов разработки в разных командах. По мере расширения использования организации могут применять согласованные модели, механизмы контроля и стандарты качества, не замедляя процесс внедрения.
• Качество: Агенты могут применять согласованные шаблоны, рефакторить код и автоматически генерировать тесты, помогая командам поддерживать более чистую и надежную кодовую базу с течением времени.
• Безопасность: Рабочие процессы Agentic позволяют интегрировать проверки безопасности непосредственно в конвейеры разработки и CI/CD, помогая выявлять уязвимости до того, как код попадет в продакшн.

В совокупности эти преимущества отражают более широкую тенденцию к совместной разработке между людьми и ИИ, где агенты усиливают влияние разработчиков, в то время как люди сохраняют стратегическое руководство и контроль.

Примеры развития субъектности

Разработка с использованием агентов может применяться на протяжении всего жизненного цикла разработки приложений , от первоначального проектирования функций до текущего сопровождения. Эти примеры иллюстрируют, как агенты ИИ в программировании выходят за рамки изолированной помощи и берутся за скоординированные, ориентированные на результат задачи — работая вместе с разработчиками, чтобы сократить ручной труд, ускорить разработку и повысить согласованность.

• Разработка функций: Агенты генерируют и интегрируют код.
• Рефакторинг кода: Агенты оптимизируют и модернизируют кодовые базы.
• Тестирование: Агенты создают и запускают наборы тестов.
• Отладка: Агенты выявляют и устраняют проблемы.
• Документация: Агенты автоматически создают документацию.

Риски и управление в сфере разработки агентских систем

ИИ-агенты должны быть спроектированы таким образом, чтобы их можно было масштабировать для разных команд и сценариев использования. Это включает в себя поддержку требований безопасности и соответствия нормативным требованиям, надежность в масштабе, интеграцию с корпоративными системами и возможность развития по мере роста потребностей организации. Человеческий фактор имеет решающее значение для внедрения механизмов управления, способствующих снижению рисков.

• Права доступа: Агентам часто требуется доступ к кодовым базам, системам и данным. Без четко определенных прав доступа и механизмов контроля доступа с минимальными привилегиями такая автономия может повысить риск случайных изменений, утечки данных или нарушения политики.
• Безопасность: Сгенерированный код может содержать уязвимости, если его не проверить должным образом. В рабочих процессах агентов по-прежнему крайне важны такие методы обеспечения безопасности, как статический анализ, сканирование зависимостей и безопасные значения по умолчанию.
• Контроль качества: Результаты работы реагентов могут различаться по качеству и однородности и могут потребовать проверки. Этапы проверки, такие как тестирование, линтинг и проверка человеком, помогают гарантировать, что сгенерированный код соответствует архитектурным стандартам и ожиданиям по производительности.
• Проверяемость: Организациям необходима четкая отслеживаемость действий агентов, времени их совершения и причин этих действий. Подробные журналы и отслеживание принятых решений имеют решающее значение для обеспечения соответствия требованиям, устранения неполадок и постоянного совершенствования.
• Надежность: Агенты могут неправильно истолковывать цели, действовать в неполном контексте или давать сбои в исключительных случаях. Меры защиты, такие как ограничение выполнения, повторные попытки и пути эскалации, помогают снизить эти риски.
• Надзор: Ответственность за результаты по-прежнему несут люди. Четкие контрольные точки проверки, рабочие процессы утверждения и возможность вмешательства гарантируют, что агентные системы дополняют человеческое суждение, а не заменяют его.

Как оценить инструменты для развития агентских навыков

Выбор правильных инструментов развития агентских навыков имеет решающее значение для получения выгоды при сохранении контроля. Помимо базовых возможностей, командам следует оценить, насколько хорошо инструменты соответствуют существующей среде, моделям управления и потребностям в долгосрочной масштабируемости.

осведомленность о кодовой базе

Эффективные инструменты должны понимать структуру, зависимости и соглашения вашей кодовой базы. Это включает в себя поддержание контекста между файлами и репозиториями, распознавание существующих закономерностей и адаптацию к установленным стандартам, а не внесение фрагментации.

доступ к инструментам

Агенты должны беспрепятственно интегрироваться в более широкую экосистему разработки. Сюда входят интегрированные среды разработки (IDE), системы контроля версий, конвейеры CI/CD, фреймворки тестирования, API и среды выполнения. Для обеспечения эффективного выполнения задач без чрезмерного риска необходим безопасный и четко ограниченный доступ.

Наблюдаемость

Прозрачность процесса выполнения имеет решающее значение. Командам необходимо четко понимать, что делают агенты и почему. Надежная система мониторинга включает в себя журналы выполнения, трассировки решений, промежуточные результаты и метрики производительности, что обеспечивает отладку, доверие и непрерывное совершенствование.

Элементы управления

Инструменты, готовые к использованию в корпоративной среде, предоставляют надежные функции управления, такие как контроль доступа на основе ролей, рабочие процессы утверждения, обеспечение соблюдения политик и журналы аудита. Эти меры контроля помогают гарантировать, что повышение автономности не поставит под угрозу безопасность, соответствие нормативным требованиям или стандарты качества.

готовность предприятия

Решения должны безопасно масштабироваться в масштабах всей организации. Это включает в себя поддержку требований безопасности и соответствия нормативным требованиям, надежность в масштабе, интеграцию с корпоративными системами и возможность развития по мере роста потребностей организации.

Как начать разработку агентских моделей

Внедрение агентной разработки — это структурированная эволюция в направлении сотрудничества человека и ИИ, а не их замены. Для команд, изучающих способы разработки агентов искусственного интеллекта, успех зависит от применения передовых методов. Начинайте обдуманно, сочетайте эксперименты с четкими контрольными группами и учитесь по мере масштабирования.

• Начните с пилотных сценариев использования: начните с небольших, ограниченных по времени задач, таких как генерация тестов, документирование или разработка отдельных функций. Используйте этот подход для определения его назначения, подтверждения его ценности, проверки модели и повышения уровня доверия без создания ненужных рисков.
• Установите четкие правила: определите четкие положения, касающиеся безопасности, доступа, стандартов качества и допустимого использования. Защитные механизмы помогают агентам действовать автономно, оставаясь при этом в рамках организационных и нормативных требований.
• Внедрите контрольные точки проверки человеком: Поддерживайте проверку человеком на ключевых этапах, включая изменения кода, развертывание и принятие важных решений. Эти контрольные точки помогают поддерживать доверие, подотчетность и качество.
• Определите показатели успеха: отслеживайте такие показатели, как скорость разработки, частота ошибок, уровень внедрения и удовлетворенность разработчиков. Четкие критерии позволяют легче продемонстрировать результаты и направлять будущие инвестиции при внедрении новой технологической платформы.
• Постепенное масштабирование: расширяйте рабочие процессы агентов постепенно, охватывая различные команды и сценарии использования. Постепенное масштабирование позволяет организациям стандартизировать модели, совершенствовать управление и учитывать уроки, извлеченные с течением времени.

Часто задаваемые вопросы