Tworzenie oprogramowania z wykorzystaniem programowania agentowego?

Rozwój agentowy to nowe podejście do tworzenia oprogramowania z agentami AI i kodowaniem agentowym. Zamiast po prostu pomagać programistom, podając sugestie lub fragmenty kodu, systemy agentowe wykraczają poza tradycyjnych asystentów AI, działając w imieniu programistów. Obejmuje to pisanie kodu, uruchamianie testów, debugowanie problemów, a nawet współpracę w ramach różnych przepływów pracy.

W miarę jak organizacje dążą do osiągnięcia większego potencjału sztucznej inteligencji, rozwój agentów oznacza przejście od narzędzi pasywnych do narzędzi aktywnej współpracy. Ta ewolucja jest szczególnie istotna dla liderów IT, architektów i zespołów inżynieryjnych, którym zależy na zniwelowaniu luki między eksperymentami ze sztuczną inteligencją a rzeczywistym zastosowaniem w produkcji i wpływem na działalność biznesową.

Co oznacza agentyczny?

Bycie agentem oznacza posiadanie zdolności do niezależnego działania w kierunku osiągnięcia celu. W sztucznej inteligencji odnosi się to do systemów, które wykorzystują agentów sztucznej inteligencji do planowania, podejmowania decyzji i wykonywania działań na wielu etapach przy ograniczonej ingerencji człowieka. Agent AI w systemie agentowym może:

• Percepcja otoczenia.
• Podejmuj decyzje w oparciu o cele.
• Podejmij działania zmierzające do osiągnięcia tych celów.
• Wyciągaj wnioski z dotychczasowych wyników.
• Dostosuj się do scenariuszy i wymagań człowieka.

W procesie tworzenia oprogramowania system agentowy wspiera programistów w ich codziennej pracy. Rozumie cele, dzieli je na zadania, wykonuje te zadania przy użyciu narzędzi i udoskonala wyniki w czasie — wszystko w ramach zdefiniowanych ram ochronnych.

Rozwój sztucznej inteligencji opartej na agentach a tradycyjne wsparcie sztucznej inteligencji

Zamiast wymagać ciągłego podpowiedzi ze strony człowieka, systemy agentowe mogą działać z większym stopniem niezależności, co czyni je szczególnie przydatnymi w złożonych środowiskach, w których zadania obejmują wiele narzędzi i etapów.

Jak działa rozwój agentowy?

Rozwój agentów opiera się na ustrukturyzowanej pętli planowania, realizacji i udoskonalania. Choć implementacje mogą się różnić, większość systemów działa w podobny sposób.

Definicja celu

Proces zaczyna się od ustalenia przez człowieka nadrzędnego celu, takiego jak:

• „Zbuduj punkt końcowy API do obsługi klientów”.
• „Przebuduj ten moduł pod kątem wydajności.”
• „Napisz testy integracyjne dla procesu realizacji transakcji.”

Agent interpretuje cel i ustala kryteria sukcesu.

Planowanie zadań

Agent dzieli cel na mniejsze, możliwe do wykonania kroki. Na przykład:

• Przeanalizuj istniejącą bazę kodu
• Zidentyfikuj zależności
• Napisz wymagane funkcje
• Generuj przypadki testowe

Faza planowania odróżnia systemy agentowe od prostych asystentów. Tworzą ustrukturyzowane przepływy pracy zamiast odpowiadać na odizolowane monity.

Wykonywanie za pomocą narzędzi

Agenci korzystają z innych agentów za pośrednictwem protokołu Agent2Agent oraz systemów zewnętrznych udostępnianych za pośrednictwem serwerów Model Context Protocol, aby współpracować z narzędziami, które umożliwiają im planowanie i wykonywanie zadań w całym cyklu rozwoju. Dzięki tej połączonej zdolności kodowanie agentowe może przejść od sugestii do rzeczywistego działania.

Agenci używają:

• Usługi oparte na API umożliwiające integrację z zewnętrznymi systemami i źródłami danych.
• Narzędzia do realizacji i automatyzacji przepływów pracy oraz organizowania procesów biznesowych.
• Źródła wiedzy i repozytoria umożliwiające wyszukiwanie informacji ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.
• Narzędzia do komunikacji i współpracy umożliwiające wysyłanie powiadomień, wiadomości i koordynację pracy zespołu.
• Systemy i aplikacje biznesowe umożliwiające dostęp do danych i rejestrów przedsiębiorstwa oraz ich aktualizację.
• Systemy przechowywania plików i dokumentów umożliwiające czytanie, generowanie i zarządzanie treścią.
• Niestandardowe funkcje i usługi do obsługi specjalistycznej logiki biznesowej, walidacji i zadań operacyjnych.

Następnie agent może wykonywać zadania krok po kroku:

• Pisze lub modyfikuje kod
• Uruchamia testy
• Naprawia błędy
• Aktualizuje dokumentację

Realizacja ma charakter adaptacyjny, agent dostosowuje swoje podejście na podstawie wyników i efektów.

Iteracyjne pętle sprzężenia zwrotnego

Agenci stale oceniają wyniki:

• Czy kod skompilował się pomyślnie?
• Czy testy przeszły?
• Czy cele dotyczące wydajności zostały osiągnięte?

Jeśli nie, agent zmienia podejście i próbuje ponownie, tworząc pętlę samodoskonalenia, która wykorzystuje pamięć do uczenia się na podstawie poprzednich wyników i poprawy wydajności w przyszłości.

Recenzja ludzka

Mimo coraz większej autonomii, mózg ludzki nadal odgrywa istotną rolę w kodowaniu agentowym. Recenzja człowieka jest konieczna w przypadku:

• Zatwierdzanie zmian
• Wprowadzanie korekt
• Ustawianie barier ochronnych

Rozwój agentowy jest najskuteczniejszy, gdy towarzyszy mu przemyślany nadzór ludzki.

Podstawowe elementy rozwoju agentów

Efektywne funkcjonowanie systemów agentowych zależy od kilku podstawowych elementów.

Agenci

Agenci są głównymi aktorami. Różni agenci mogą specjalizować się w określonych rolach, takich jak kodowanie, testowanie lub dokumentowanie. Łączą one zdolność rozumowania z logiką wykonania, co pozwala im na:

• Zinterpretuj cele
• Zaplanuj zadania
• Koordynowanie działań

Modele

Podstawą działania agentów są modele sztucznej inteligencji (AI), zazwyczaj duże modele językowe (LLM), często dostarczane za pośrednictwem zintegrowanych platform AI , które obsługują rozwój, wdrażanie i skalowanie. Modele te zapewniają (ale nie ograniczają się do):

• Rozumienie języka naturalnego
• Generowanie kodu
• Zdolności rozumowania

W praktyce systemy agentowe mogą wykorzystywać mieszankę uniwersalnych i specjalistycznych metod kodowania LLM, w zależności od zadania. Mogą to być modele zoptymalizowane pod kątem uzupełniania kodu, refaktoryzacji, generowania testów i zrozumienia na poziomie repozytorium, a także modele dostrojone do domeny, zaprojektowane dla określonych języków lub struktur.

Narzędzia

Narzędzia rozszerzają możliwości agentów. Przykłady obejmują:

• Przeszukiwanie sieci: wyszukiwanie informacji w Internecie.
• Automatyzacja przeglądarki: automatyczna interakcja ze stronami internetowymi.
• Łączniki API: Wywołują zewnętrzne usługi i systemy za pośrednictwem interfejsów API.
• Operacje na plikach: odczytywanie, zapisywanie, modyfikowanie lub usuwanie plików w lokalnych lub chmurowych systemach pamięci masowej.
• Wykonywanie w terminalu: uruchamia instrukcje wiersza poleceń.
• Wykonywanie kodu: uruchamia wygenerowany lub istniejący kod.
• Procesy ciągłej integracji/ciągłego wdrażania (CI/CD): Kompilacja, testowanie i wdrażanie kodu.
• Platformy low-code/no-code

Pamięć

Pamięć pozwala agentom na:

• Zachowaj kontekst w różnych zadaniach
• Wyciągnij wnioski z poprzednich interakcji
• Utrzymuj świadomość bazy kodu

W systemach agentowych pamięć często dzieli się na:

• Pamięć krótkotrwała przechowująca bezpośredni kontekst bieżącego zadania lub rozmowy (np. niedawne wskazówki lub wyniki pośrednie).
• Pamięć długoterminowa przechowująca trwałą wiedzę na przestrzeni czasu (np. historię projektu, wiedzę o bazie kodu lub preferencje użytkownika), umożliwiając ponowne wykorzystanie i ciągłość pomiędzy sesjami.

Barierki ochronne

Bariery ochronne egzekwują ograniczenia, takie jak kontrola dostępu, jakość kodu, bezpieczeństwo i możliwość audytu.

Rozwój agentów a asystenci kodowania AI

Wsparcie sztucznej inteligencji w rozwoju oprogramowania ewoluowało etapami – od prostych pomocy zwiększających produktywność do coraz bardziej autonomicznych systemów. Zrozumienie tych różnic pomaga zespołom ustalić właściwe oczekiwania co do możliwości rozwoju agentów.

Narzędzia autouzupełniania

Podstawowe narzędzia sztucznej inteligencji zapewniają uzupełnianie kodu i wskazówki dotyczące składni. Narzędzia do automatycznego uzupełniania i sprawdzania składni oferują łatwą pomoc poprzez przewidywanie następnego wiersza kodu lub sygnalizowanie błędów. Poprawiają wydajność poszczególnych zadań, ale ograniczają się do reaktywnego wsparcia w pojedynczych krokach.

Drugie piloci

Narzędzia typu Copilot zapewniają bogatszą pomoc dostosowaną do kontekstu, ale nadal zależą od wskazówek człowieka. Potrafią generować funkcje, proponować refaktoryzacje i objaśniać kod, ale nadal polegają na programistach w zakresie definiowania poszczególnych kroków, wprowadzania zmian i zarządzania przepływami pracy.

Agenci kodujący AI

Zamiast pomagać w realizacji odizolowanych zadań, agenci kodujący sztuczną inteligencję w systemach programistycznych mogą planować wieloetapowe przepływy pracy, korzystać z narzędzi, uruchamiać testy, rozwiązywać problemy i iterować w kierunku określonego celu przy mniejszym stałym udziale człowieka.

Przejście od sugestii do działania

Kluczową różnicą jest możliwość przejścia od sugestii do realizacji, od pomagania programistom do faktycznego osiągania celów. Podczas gdy asystenci pomagają programistom pracować szybciej, rozwój agentowy pozwala systemom wziąć na siebie odpowiedzialność za realizację celów, przekształcając intencje w działające wyniki pod kierownictwem i kontrolą człowieka.

Korzyści z rozwoju agentów

Korzyści te odzwierciedlają szersze przejście w kierunku współpracy człowieka i sztucznej inteligencji. Przejrzyste punkty kontrolne, przepływy zatwierdzania i możliwość interwencji gwarantują, że systemy agentowe wspomagają ocenę ludzką, a nie ją zastępują.

• Szybkość: Agenci przyspieszają usuwanie błędów, cykle rozwoju i wprowadzanie produktów na rynek. Realizują zadania wieloetapowe od początku do końca, co skraca czas przekazywania zadań i oczekiwania. Zespoły mogą szybciej przechodzić od pomysłu do wdrożenia, skracając czas wprowadzania na rynek nowych funkcji i udoskonaleń.
• Produktywność: Programiści mogą skupić się na projektowaniu i innowacjach. Przejmując od deweloperów zadania rutynowe i operacyjne, systemy agentowe pozwalają im skupić się na bardziej wartościowych czynnościach, takich jak architektura, rozwiązywanie problemów i innowacje. Prowadzi to do lepszego wykorzystania ludzkich talentów inżynieryjnych.
• Mniej pracy ręcznej: Rutynowe zadania, takie jak testowanie i refaktoryzacja, są automatyzowane. Powtarzające się zadania — takie jak pisanie kodu szablonowego, generowanie testów, refaktoryzacja i dokumentacja — można zautomatyzować lub częściowo zautomatyzować, zmniejszając w ten sposób obciążenie poznawcze i redukując wypalenie zawodowe programistów.
• Iteracja: Pętle sprzężenia zwrotnego zapewniają szybką poprawę. Wbudowane pętle sprzężenia zwrotnego umożliwiają szybkie testowanie, walidację i udoskonalanie. Agenci mogą szybko identyfikować problemy, proponować rozwiązania i ponawiać próby, co pozwala na szybsze uczenie się i stopniowe wprowadzanie ulepszeń.
• Skala: przepływy pracy agentów są standaryzowane i skalowalne w obrębie zespołów. Dzięki przepływom pracy opartym na agentach łatwiej jest ujednolicić praktyki programistyczne w obrębie zespołów. W miarę jak wykorzystanie usług staje się coraz powszechniejsze, organizacje mogą stosować spójne wzorce, kontrole i standardy jakości, nie spowalniając przy tym dostaw.
• Jakość: Agenci mogą stosować spójne wzorce, refaktoryzować kod i automatycznie generować testy, pomagając zespołom w utrzymaniu czystszych, bardziej niezawodnych baz kodu w dłuższej perspektywie.
• Bezpieczeństwo: Przepływy pracy oparte na agentach mogą włączać kontrole bezpieczeństwa bezpośrednio do procesów programistycznych i CI/CD, co pozwala wykrywać luki w zabezpieczeniach jeszcze przed wprowadzeniem kodu do produkcji.

Łącznie korzyści te odzwierciedlają szersze przejście w kierunku współpracy programistycznej między ludźmi a sztuczną inteligencją, w którym agenci zwiększają wpływ programistów, a ludzie zachowują strategiczne kierownictwo i nadzór.

Przykłady rozwoju agentowego

Rozwój agentowy można stosować w całym cyklu życia aplikacji — od wczesnego projektowania funkcji po bieżącą konserwację. Te przykłady ilustrują, w jaki sposób agenci kodujący sztuczną inteligencję wychodzą poza odizolowaną pomoc i podejmują się skoordynowanych zadań nastawionych na wyniki — współpracując z programistami w celu ograniczenia ręcznej pracy, przyspieszenia realizacji zadań i poprawy spójności.

• Rozwój funkcji: Agenci generują i integrują kod.
• Refaktoryzacja kodu: agenci optymalizują i modernizują bazy kodu.
• Testowanie: Agenci tworzą i uruchamiają zestawy testów.
• Debugowanie: Agenci identyfikują i naprawiają problemy.
• Dokumentacja: Agenci automatycznie tworzą dokumentację.

Ryzyka i zarządzanie rozwojem agentów

Agenci AI powinni być projektowani w sposób umożliwiający skalowanie w obrębie zespołów i przypadków użycia. Obejmuje to obsługę wymogów bezpieczeństwa i zgodności, niezawodność w dużej skali, integrację z systemami przedsiębiorstwa oraz możliwość rozwoju wraz ze wzrostem potrzeb organizacji. Nadzór ludzki ma kluczowe znaczenie dla wdrażania mechanizmów kontroli, które pomogą ograniczyć ryzyko.

• Uprawnienia: Agenci często potrzebują dostępu do baz kodów, systemów i danych. Bez jasno określonych uprawnień i kontroli dostępu o najniższych uprawnieniach taka autonomia może zwiększać ryzyko przypadkowych zmian, ujawnienia danych lub naruszenia zasad.
• Bezpieczeństwo: Wygenerowany kod może zawierać luki w zabezpieczeniach, jeśli nie zostanie dokładnie sprawdzony. Praktyki bezpieczeństwa, takie jak analiza statyczna, skanowanie zależności i bezpieczne ustawienia domyślne, pozostają kluczowe w przepływach pracy agentów.
• Kontrola jakości: Wyniki pracy agentów mogą różnić się jakością i spójnością oraz mogą wymagać walidacji. Etapy walidacji, takie jak testowanie, linting i przegląd przez człowieka, pomagają zagwarantować, że wygenerowany kod jest zgodny ze standardami architektonicznymi i oczekiwaniami dotyczącymi wydajności.
• Audytowalność: Organizacje potrzebują przejrzystego sposobu śledzenia działań agentów, czasu ich wykonania i przyczyn ich wykonania. Szczegółowe rejestry i ślady decyzji mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia zgodności, rozwiązywania problemów i ciągłego doskonalenia.
• Niezawodność: Agenci mogą błędnie interpretować cele, działać w oparciu o niepełny kontekst lub nie działać w przypadkach brzegowych. Zabezpieczenia takie jak ograniczone wykonywanie poleceń, ponawianie prób i ścieżki eskalacji pomagają łagodzić te ryzyka.
• Nadzór: Ludzie pozostają odpowiedzialni za wyniki. Przejrzyste punkty kontrolne, przepływy zatwierdzania i możliwość interwencji gwarantują, że systemy agentowe wspomagają ocenę ludzką, a nie ją zastępują.

Jak oceniać narzędzia do tworzenia agentów

Wybór właściwych narzędzi do tworzenia agentów jest kluczowy dla osiągnięcia wartości przy jednoczesnym zachowaniu kontroli. Poza samymi możliwościami zespoły powinny ocenić, jak dobrze narzędzia pasują do istniejących środowisk, modeli zarządzania i długoterminowych potrzeb skalowalności.

Świadomość bazy kodu

Skuteczne narzędzia powinny rozumieć strukturę, zależności i konwencje Twojej bazy kodu. Wiąże się to z zachowaniem kontekstu pomiędzy plikami i repozytoriami, rozpoznawaniem istniejących wzorców i dostosowywaniem się do ustalonych standardów zamiast wprowadzania fragmentacji.

Dostęp do narzędzi

Agenci muszą płynnie integrować się z szerszym ekosystemem programistycznym. Obejmuje to środowiska IDE, systemy kontroli wersji, procesy CI/CD, struktury testowe, interfejsy API i środowiska uruchomieniowe. Bezpieczny i precyzyjnie określony dostęp jest niezbędny do efektywnego wykonywania zadań bez narażania się na nadmierne ryzyko.

Obserwowalność

Przejrzystość realizacji jest kluczowa. Zespoły muszą mieć jasny obraz tego, co robią agenci i dlaczego. Solidna możliwość obserwacji obejmuje dzienniki wykonania, ślady decyzji, wyniki pośrednie i metryki wydajności, co umożliwia debugowanie, zaufanie i ciągłe doskonalenie.

Sterownica

Narzędzia gotowe do użycia w przedsiębiorstwach zapewniają solidne funkcje zarządzania, takie jak kontrola dostępu oparta na rolach, przepływy pracy zatwierdzania, egzekwowanie zasad i dzienniki audytu. Kontrole te pomagają zagwarantować, że zwiększona autonomia nie wpłynie negatywnie na bezpieczeństwo, zgodność z przepisami ani standardy jakości.

Gotowość przedsiębiorstwa

Rozwiązania muszą umożliwiać bezpieczną skalowalność w obrębie organizacji. Obejmuje to obsługę wymogów bezpieczeństwa i zgodności, niezawodność w dużej skali, integrację z systemami przedsiębiorstwa oraz możliwość rozwoju wraz ze wzrostem potrzeb organizacji.

Jak rozpocząć tworzenie agentów

Wdrożenie rozwoju agentowego to ustrukturyzowana ewolucja w kierunku współpracy człowieka i sztucznej inteligencji, a nie jej zastąpienie. Dla zespołów badających możliwości tworzenia agentów AI sukces jest wynikiem stosowania najlepszych praktyk. Zacznij rozważnie, eksperymentuj z przejrzystymi elementami sterowania i ucz się w miarę rozwoju sytuacji.

• Zacznij od przypadków użycia pilotażowego: Zacznij od małych, ograniczonych scenariuszy, takich jak generowanie testów, dokumentowanie lub ograniczona praca nad funkcjami. Zastosuj to podejście, aby określić cel, potwierdzić wartość, zweryfikować model i zbudować zaufanie, nie wprowadzając niepotrzebnego ryzyka.
• Ustal zabezpieczenia: określ jasne zasady dotyczące bezpieczeństwa, dostępu, standardów jakości i akceptowalnego użytkowania. Dzięki rozwiązaniom Guardbariery agenty mogą działać autonomicznie, zachowując jednocześnie zgodność z wymogami organizacyjnymi i regulacyjnymi.
• Wprowadź punkty kontrolne przeglądu przez człowieka: Utrzymuj przegląd przez człowieka na kluczowych etapach, obejmujących zmiany kodu, wdrożenia i podejmowanie krytycznych decyzji. Te punkty kontrolne pomagają utrzymać zaufanie, odpowiedzialność i jakość.
• Zdefiniuj wskaźniki sukcesu: Śledź wskaźniki, takie jak szybkość rozwoju, wskaźniki błędów, adopcję i zadowolenie programistów. Przejrzyste środki ułatwiają wykazanie wpływu i ukierunkowanie przyszłych inwestycji podczas wdrażania nowej platformy technologicznej.
• Skaluj stopniowo: stopniowo rozszerzaj przepływy pracy agentów w obrębie zespołów i przypadków użycia. Stopniowe skalowanie pozwala organizacjom na standaryzację wzorców, udoskonalanie zarządzania i uwzględnianie doświadczeń zdobytych na przestrzeni czasu.

Często zadawane pytania