#ииагенты_для_разработки — Public Fediverse posts

CI/CD в эпоху агентов

С интересом наблюдаю, как инженерные процессы и инструменты, к которым мы привыкли за десятки лет, переосмысливаются под ИИ-нативный подход. Например, классический CI/CD, построенный вокруг pull request-ов и человеческого темпа разработки, плохо подходит для мира, где код всё чаще пишут агенты. До работы с агентами цикл разработки выглядел так: человек медленно пишет код → оформляет PR → CI прогоняет линтеры, тесты и сборку → другой человек ревьюит изменения → изменения попадают в основную ветку. В такой парадигме долгое время работы CI-пайплайна часто было ожидаемым и терпимым, потому что самая большая задержка всё равно была на стороне команды: разработчик писал код часами или днями, ревью тоже ждали часами или днями, PR жил долго. С агентами всё меняется: код генерируется быстро и относительно дёшево → задач становится больше → ветки с изменениями плодятся быстрее → PR становится слишком медленной и неудобной единицей работы → валидацию изменений нужно двигать внутрь агентного цикла. Но CI/CD вряд ли не исчезает. Скорее он перестанет быть контуром вокруг которого происходит работа с изменениями и превратится в низкоуровневый слой для быстрой проверки изменений внутри агентного цикла. Почему так? CI/CD в текущем виде был спроектирован для мира, где человек — главный агент. Человек держит в голове некое намерение: например, «хочу добавить кнопку оформления заказа». Потом проходит цикл: намерение → код → pull request → CI → код-ревью → merge. На каждом этапе может быть откат назад:

https://habr.com/ru/articles/1034948/

#cicd #sdlc #ииагенты_для_разработки

CI/CD в эпоху агентов

С интересом наблюдаю, как инженерные процессы и инструменты, к которым мы привыкли за десятки лет, переосмысливаются под ИИ-нативный подход. Например, классический CI/CD, построенный вокруг pull request-ов и человеческого темпа разработки, плохо подходит для мира, где код всё чаще пишут агенты. До работы с агентами цикл разработки выглядел так: человек медленно пишет код → оформляет PR → CI прогоняет линтеры, тесты и сборку → другой человек ревьюит изменения → изменения попадают в основную ветку. В такой парадигме долгое время работы CI-пайплайна часто было ожидаемым и терпимым, потому что самая большая задержка всё равно была на стороне команды: разработчик писал код часами или днями, ревью тоже ждали часами или днями, PR жил долго. С агентами всё меняется: код генерируется быстро и относительно дёшево → задач становится больше → ветки с изменениями плодятся быстрее → PR становится слишком медленной и неудобной единицей работы → валидацию изменений нужно двигать внутрь агентного цикла. Но CI/CD вряд ли не исчезает. Скорее он перестанет быть контуром вокруг которого происходит работа с изменениями и превратится в низкоуровневый слой для быстрой проверки изменений внутри агентного цикла. Почему так? CI/CD в текущем виде был спроектирован для мира, где человек — главный агент. Человек держит в голове некое намерение: например, «хочу добавить кнопку оформления заказа». Потом проходит цикл: намерение → код → pull request → CI → код-ревью → merge. На каждом этапе может быть откат назад:

https://habr.com/ru/articles/1034948/

#cicd #sdlc #ииагенты_для_разработки

CI/CD в эпоху агентов

С интересом наблюдаю, как инженерные процессы и инструменты, к которым мы привыкли за десятки лет, переосмысливаются под ИИ-нативный подход. Например, классический CI/CD, построенный вокруг pull request-ов и человеческого темпа разработки, плохо подходит для мира, где код всё чаще пишут агенты. До работы с агентами цикл разработки выглядел так: человек медленно пишет код → оформляет PR → CI прогоняет линтеры, тесты и сборку → другой человек ревьюит изменения → изменения попадают в основную ветку. В такой парадигме долгое время работы CI-пайплайна часто было ожидаемым и терпимым, потому что самая большая задержка всё равно была на стороне команды: разработчик писал код часами или днями, ревью тоже ждали часами или днями, PR жил долго. С агентами всё меняется: код генерируется быстро и относительно дёшево → задач становится больше → ветки с изменениями плодятся быстрее → PR становится слишком медленной и неудобной единицей работы → валидацию изменений нужно двигать внутрь агентного цикла. Но CI/CD вряд ли не исчезает. Скорее он перестанет быть контуром вокруг которого происходит работа с изменениями и превратится в низкоуровневый слой для быстрой проверки изменений внутри агентного цикла. Почему так? CI/CD в текущем виде был спроектирован для мира, где человек — главный агент. Человек держит в голове некое намерение: например, «хочу добавить кнопку оформления заказа». Потом проходит цикл: намерение → код → pull request → CI → код-ревью → merge. На каждом этапе может быть откат назад:

https://habr.com/ru/articles/1034948/

#cicd #sdlc #ииагенты_для_разработки

CI/CD в эпоху агентов

С интересом наблюдаю, как инженерные процессы и инструменты, к которым мы привыкли за десятки лет, переосмысливаются под ИИ-нативный подход. Например, классический CI/CD, построенный вокруг pull request-ов и человеческого темпа разработки, плохо подходит для мира, где код всё чаще пишут агенты. До работы с агентами цикл разработки выглядел так: человек медленно пишет код → оформляет PR → CI прогоняет линтеры, тесты и сборку → другой человек ревьюит изменения → изменения попадают в основную ветку. В такой парадигме долгое время работы CI-пайплайна часто было ожидаемым и терпимым, потому что самая большая задержка всё равно была на стороне команды: разработчик писал код часами или днями, ревью тоже ждали часами или днями, PR жил долго. С агентами всё меняется: код генерируется быстро и относительно дёшево → задач становится больше → ветки с изменениями плодятся быстрее → PR становится слишком медленной и неудобной единицей работы → валидацию изменений нужно двигать внутрь агентного цикла. Но CI/CD вряд ли не исчезает. Скорее он перестанет быть контуром вокруг которого происходит работа с изменениями и превратится в низкоуровневый слой для быстрой проверки изменений внутри агентного цикла. Почему так? CI/CD в текущем виде был спроектирован для мира, где человек — главный агент. Человек держит в голове некое намерение: например, «хочу добавить кнопку оформления заказа». Потом проходит цикл: намерение → код → pull request → CI → код-ревью → merge. На каждом этапе может быть откат назад:

https://habr.com/ru/articles/1034948/

#cicd #sdlc #ииагенты_для_разработки

Меньше ручного кода и в 1,5 раза больше закрытых story points: наш опыт внедрения ИИ в разработку

Если вам обещают, что ИИ ускорит разработку в 5 раз — скорее всего, вам пытаются что-то продать. Особенно если «волшебство» сводится к установке плагина в IDE. Меня зовут Алиса Герасимова, я руковожу отделом функционального тестирования в центре разработки и машинного обучения «Инфосистемы Джет». В статье расскажу, как ИИ ускорил одну из наших команд разработки, но с цифрами из реального мира. Поговорим про метрики, разграничение ролей между человеком и ИИ, а также честно покажем, где машина больше мешает. Статья будет полезна тимлидам, скрам-мастерам и всем, кто устал от маркетинговых метрик без контекста.

https://habr.com/ru/companies/jetinfosystems/articles/1032034/

#ииагенты_для_разработки #cursor #codex #разработка #методология_разработки #программирование #agile #itинфраструктура #графиня #пульт

Искусственный интеллект в Data Science: инструменты и границы возможностей

Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1020232/

#аналитика #data_science #ии_в_разработке #cursor #datagrip #gigacode #copilot #ииагенты #ииагенты_для_разработки #нейросети_для_разработчиков

Искусственный интеллект в Data Science: инструменты и границы возможностей

Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1020232/

#аналитика #data_science #ии_в_разработке #cursor #datagrip #gigacode #copilot #ииагенты #ииагенты_для_разработки #нейросети_для_разработчиков

Искусственный интеллект в Data Science: инструменты и границы возможностей

Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1020232/

#аналитика #data_science #ии_в_разработке #cursor #datagrip #gigacode #copilot #ииагенты #ииагенты_для_разработки #нейросети_для_разработчиков

Искусственный интеллект в Data Science: инструменты и границы возможностей

Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе

https://habr.com/ru/companies/yandex_praktikum/articles/1020232/

#аналитика #data_science #ии_в_разработке #cursor #datagrip #gigacode #copilot #ииагенты #ииагенты_для_разработки #нейросети_для_разработчиков

6 часов писать паттерны вручную vs 1 минута с AI-агентом: как мы автоматизировали DSL

Привет, Хабр! На связи Лиза Плюснина — лингвист-разработчик чат-ботов. Я работаю с платформой JAICP — одним из продуктов Just AI для создания голосовых и текстовых ботов. Мы с командой регулярно сталкиваемся с необходимостью написания и тестирования паттернов на специфичном языке JAICP DSL — процесс регулярный, довольно монотонный и отнимает много времени. Когда в компании проходило обучение по AI-агентам, мы воспользовались моментом и решили: хватит это терпеть, пора автоматизировать! Так родилась идея создать AI-агента, который бы взял на себя написание паттернов и автотестов к ним. Рассказываем, как мы это сделали, с какими трудностями столкнулись и что из этого вышло.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1014230/

#lowcode_платформы #нейросети_для_разработчиков #dsl #llm #ai_agents #ai_agent_tutorial #ииагенты #ииагенты_для_разработки #ai #паттерны

6 часов писать паттерны вручную vs 1 минута с AI-агентом: как мы автоматизировали DSL

Привет, Хабр! На связи Лиза Плюснина — лингвист-разработчик чат-ботов. Я работаю с платформой JAICP — одним из продуктов Just AI для создания голосовых и текстовых ботов. Мы с командой регулярно сталкиваемся с необходимостью написания и тестирования паттернов на специфичном языке JAICP DSL — процесс регулярный, довольно монотонный и отнимает много времени. Когда в компании проходило обучение по AI-агентам, мы воспользовались моментом и решили: хватит это терпеть, пора автоматизировать! Так родилась идея создать AI-агента, который бы взял на себя написание паттернов и автотестов к ним. Рассказываем, как мы это сделали, с какими трудностями столкнулись и что из этого вышло.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1014230/

#lowcode_платформы #нейросети_для_разработчиков #dsl #llm #ai_agents #ai_agent_tutorial #ииагенты #ииагенты_для_разработки #ai #паттерны

6 часов писать паттерны вручную vs 1 минута с AI-агентом: как мы автоматизировали DSL

Привет, Хабр! На связи Лиза Плюснина — лингвист-разработчик чат-ботов. Я работаю с платформой JAICP — одним из продуктов Just AI для создания голосовых и текстовых ботов. Мы с командой регулярно сталкиваемся с необходимостью написания и тестирования паттернов на специфичном языке JAICP DSL — процесс регулярный, довольно монотонный и отнимает много времени. Когда в компании проходило обучение по AI-агентам, мы воспользовались моментом и решили: хватит это терпеть, пора автоматизировать! Так родилась идея создать AI-агента, который бы взял на себя написание паттернов и автотестов к ним. Рассказываем, как мы это сделали, с какими трудностями столкнулись и что из этого вышло.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1014230/

#lowcode_платформы #нейросети_для_разработчиков #dsl #llm #ai_agents #ai_agent_tutorial #ииагенты #ииагенты_для_разработки #ai #паттерны

6 часов писать паттерны вручную vs 1 минута с AI-агентом: как мы автоматизировали DSL

Привет, Хабр! На связи Лиза Плюснина — лингвист-разработчик чат-ботов. Я работаю с платформой JAICP — одним из продуктов Just AI для создания голосовых и текстовых ботов. Мы с командой регулярно сталкиваемся с необходимостью написания и тестирования паттернов на специфичном языке JAICP DSL — процесс регулярный, довольно монотонный и отнимает много времени. Когда в компании проходило обучение по AI-агентам, мы воспользовались моментом и решили: хватит это терпеть, пора автоматизировать! Так родилась идея создать AI-агента, который бы взял на себя написание паттернов и автотестов к ним. Рассказываем, как мы это сделали, с какими трудностями столкнулись и что из этого вышло.

https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/1014230/

#lowcode_платформы #нейросети_для_разработчиков #dsl #llm #ai_agents #ai_agent_tutorial #ииагенты #ииагенты_для_разработки #ai #паттерны

OpenClaw/MoltBot/Clawdbot: разбираемся в AI-ассистенте, который взорвал GitHub за неделю

Январь 2026 года. Ты листаешь ленту за утренним кофе и видишь, как люди массово скупают Mac Mini или арендуют VPS сервера. Не для разработки. Не для монтажа видео. Для бота. AI-бота, которому нужен целый компьютер, чтобы работать 24/7. За две недели проект набирает почти 100 000 звёзд на GitHub . Сто. Тысяч. Для сравнения: у React 234K за 11 лет. А тут за месяц чуть ли не половина этого. TechCrunch, VentureBeat, IBM, Cisco- все пишут. Cloudflare запускает специальный сервис под него, и их акции подскакивают на 20%. Anthropic присылает автору письмо: "Братан, переименуй, слишком похоже на Claude". Он переименовывает. Дважды (для контекста: сначала это Clawdbot, потом становится MoltBot и вот наконец января 2026 это OpenClaw, надолго ли? ).

https://habr.com/ru/articles/991264/

#Clawdbot #moltbot #claude_code #chatgpt #ииагенты #ииагенты_для_разработки #openclaw #openclaw_tutorial #openclaw_set_up

OpenClaw/MoltBot/Clawdbot: разбираемся в AI-ассистенте, который взорвал GitHub за неделю

Январь 2026 года. Ты листаешь ленту за утренним кофе и видишь, как люди массово скупают Mac Mini или арендуют VPS сервера. Не для разработки. Не для монтажа видео. Для бота. AI-бота, которому нужен целый компьютер, чтобы работать 24/7. За две недели проект набирает почти 100 000 звёзд на GitHub . Сто. Тысяч. Для сравнения: у React 234K за 11 лет. А тут за месяц чуть ли не половина этого. TechCrunch, VentureBeat, IBM, Cisco- все пишут. Cloudflare запускает специальный сервис под него, и их акции подскакивают на 20%. Anthropic присылает автору письмо: "Братан, переименуй, слишком похоже на Claude". Он переименовывает. Дважды (для контекста: сначала это Clawdbot, потом становится MoltBot и вот наконец января 2026 это OpenClaw, надолго ли? ).

https://habr.com/ru/articles/991264/

#Clawdbot #moltbot #claude_code #chatgpt #ииагенты #ииагенты_для_разработки #openclaw #openclaw_tutorial #openclaw_set_up

OpenClaw/MoltBot/Clawdbot: разбираемся в AI-ассистенте, который взорвал GitHub за неделю

Январь 2026 года. Ты листаешь ленту за утренним кофе и видишь, как люди массово скупают Mac Mini или арендуют VPS сервера. Не для разработки. Не для монтажа видео. Для бота. AI-бота, которому нужен целый компьютер, чтобы работать 24/7. За две недели проект набирает почти 100 000 звёзд на GitHub . Сто. Тысяч. Для сравнения: у React 234K за 11 лет. А тут за месяц чуть ли не половина этого. TechCrunch, VentureBeat, IBM, Cisco- все пишут. Cloudflare запускает специальный сервис под него, и их акции подскакивают на 20%. Anthropic присылает автору письмо: "Братан, переименуй, слишком похоже на Claude". Он переименовывает. Дважды (для контекста: сначала это Clawdbot, потом становится MoltBot и вот наконец января 2026 это OpenClaw, надолго ли? ).

https://habr.com/ru/articles/991264/

#Clawdbot #moltbot #claude_code #chatgpt #ииагенты #ииагенты_для_разработки #openclaw #openclaw_tutorial #openclaw_set_up

OpenClaw/MoltBot/Clawdbot: разбираемся в AI-ассистенте, который взорвал GitHub за неделю

Январь 2026 года. Ты листаешь ленту за утренним кофе и видишь, как люди массово скупают Mac Mini или арендуют VPS сервера. Не для разработки. Не для монтажа видео. Для бота. AI-бота, которому нужен целый компьютер, чтобы работать 24/7. За две недели проект набирает почти 100 000 звёзд на GitHub . Сто. Тысяч. Для сравнения: у React 234K за 11 лет. А тут за месяц чуть ли не половина этого. TechCrunch, VentureBeat, IBM, Cisco- все пишут. Cloudflare запускает специальный сервис под него, и их акции подскакивают на 20%. Anthropic присылает автору письмо: "Братан, переименуй, слишком похоже на Claude". Он переименовывает. Дважды (для контекста: сначала это Clawdbot, потом становится MoltBot и вот наконец января 2026 это OpenClaw, надолго ли? ).

https://habr.com/ru/articles/991264/

#Clawdbot #moltbot #claude_code #chatgpt #ииагенты #ииагенты_для_разработки #openclaw #openclaw_tutorial #openclaw_set_up

Собрал EdTech-платформу за неделю. Разбираю свой workflow по шагам

В марте 2023 я написал статью «ChatGPT: новый инструмент в борьбе с багами». Показал как нейросеть генерирует тест-кейсы, ищет XPath-локаторы и пишет SQL-запросы. 40 000+ просмотров. Первая статья на эту тему в рунете. Ты сейчас подумал «ну и что, таких статей теперь тысячи». И ты прав. Но подожди. За 3 года я прошёл путь от «вау, ChatGPT написал мне 10 тест-кейсов» до «я один собрал образовательную платформу за неделю». И это НЕ кликбейт. В этой статье — мой путь, мой стек, мой workflow, конкретные цифры по деньгам и времени, и ошибки, которые я сделал, чтобы ты их не повторял.

https://habr.com/ru/articles/1010294/

#claude #claude_code #opus_46 #ai #ии #ииагенты #ииагенты_для_разработки

А вы храните историю запросов к ИИ-агентам?

Лично мне нравится LLM как инструмент, усиливающий мои интеллектуальные возможности. Я использую его ежедневно — для поиска информации, для создания и перевода текстов, в качестве ассистента по подсчёту калорий и, само собой, для разработки приложений. Немного попрактиковавшись с генерацией pull request'ов через OpenAI Codex для модулей своего проекта TeqCMS, я пришёл к выводу, что в " грядущую эпоху вытеснения разработчиков моделями " настоящую ценность представляет вовсе не код и даже не проектная документация. Главный артефакт — это инструкции, настраивающие контекст для Агента, и история запросов, с помощью которых генерируется код.

https://habr.com/ru/articles/927966/

#llm #ииагенты_для_разработки #openai_codex #agents #генерация_кода #групповая_разработка

[Перевод] Могут ли кодинг-агенты самосовершенствоваться?

Представьте программиста, который мастерски собирает для себя вспомогательные утилиты, а потом равнодушно отмахивается: «Честно? Мне они не нужны». Именно так повела себя GPT-5 в ходе теста на умение выстраивать собственный набор инструментов для продуктивности. Модель выдала целый арсенал CLI-утилит в духе Unix, но… отказалась ими пользоваться. Почему так случилось и что это говорит о будущем кодинг-агентов — разбираем в статье.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/949536/

#искусственный_интеллект #машинное_обучение #самосовершенствование_ИИ #кодингагенты #инструменты_разработчика #GPT5 #claude_opus #ииагенты_для_разработки

Как сделать ИИ-агентов и RAG действительно автономными

Существует проблема описанная тут (ссылка на пост в ТГ). Суть проста — если LLM (или агенты вокруг LLM) вызывают последовательно одни и те же запросы с одним и тем же контекстом, попадание в тупик/цикл — вопрос лишь времени. То есть в случае зацикливания между агентами/контекстами надо менять промты или контекст, или последовательность вызова агентов. Это яркая демонстрация когда агенты не смотря на всю свою сложность тупят хуже моей кошки. Кошка не будет в цикле проверять две пустые миски в поисках еды, она сделает это раз, ну или два и пойдет дальше. А агенты будут если наткнутся на такую ситуацию.

https://habr.com/ru/articles/931836/

#ииассистент #ииагенты #ииагент #ииагенты_для_разработки #rag #чатбот #чатботы #чатбот_python #чатбот_llm #llmагент

GigaConf. GenAI растёт и крепнет

25 июня на креативной площадке «Хлебзавод №9» прошла ежегодная технологическая конференция Сбера. Меня зовут Олег Плотников и я занимаюсь развитием перспективных цифровых проектов. Конечно, я не мог пропустить такое мероприятие. Тем более, что ИИ на промпредприятиях уже давно никого не удивляют. А GigaChat вообще плотно обосновался в этой сфере. Но обо всем по порядку — под катом.

https://habr.com/ru/specials/924352/

#ИИ #искуственный_интеллект #искуственный_интеллект_для_бизнеса #конференции #сбер #gigaconf #deepseek #ииагенты #ииагенты_для_разработки #бизнес

Как я ускорил работу с Claude Code в 2 раза: разбираем Agentation

Я совсем не опытный фронтендер, но вайбкодинг уважаю и люблю. Отдельная боль - это создание стабильных и хороших UI для своих проектов. И вот представь: используешь Claude Code в разработке своего очередного стартапа-единорога и пытаешься объяснить агенту что нужно поправить: "сделай кнопку темнее и ту фигуру закругленней". Какую? «Ну ту, в сайдбаре». Так их там три. «Вторую сверху, с иконкой». Агент правит первую и как итог - ты возмущаясь, пишешь подробное описание с координатами, классами, соседними элементами и всё равно 50 на 50, что он поймёт. Если знакома эта боль, то есть интересная штука под названием Agentation. Реноме у него довольно рекламное: за пару месяцев проект набрал 120 000+ загрузок на npm и наделал много шума, став частью воркфлоу многих разработчиков, которые активно vibe-кодят с AI. В этой статье разберем: что это за штука, как устроена изнутри, зачем нужна версия 2.0 с MCP, как завести и пользоваться самому и стоит ли вообще тратить время. Спойлер - если ты React-разработчик и работаешь с AI-агентами, то да, попробовать стоит.

https://habr.com/ru/articles/1000726/

#ииагенты #вебдизайн #vibecoding #ииагенты_для_разработки #react #ai #aiagent

Claude Code: маршрут обучения и полезные ресурсы (2026)

Я как-то писала про Claude Code . По ощущениям, многие вайбкодеры сейчас выбирают его как основную CLI-среду для агентского кодинга. Между Codex , Gemini и Claude Code часто выбирают последний- за быстрые итерации и удобство. Собрала в одном месте полезные ресурсы про Claude Code .

https://habr.com/ru/articles/983214/

#вайбкодинг #claude_code #claude #нейросети #искусственный_интеллект #anthropic #ииагенты #mcp #вайбкодинг #ииагенты_для_разработки

[Перевод] Почему агенты НЕ пишут основную часть нашего кода

Наша компания Octomind занимается созданием ИИ-агентов, но её кодовая база по-прежнему в основном пишется людьми. Мы любим LLM и используем их везде, где можем, от нашего продукта до внутренних рабочих процессов. Но, несмотря на весь хайп, ситуация далека от того, чтобы агенты писали большую часть нашего кода. У нас есть веские причины на то, чтобы пока не присоединяться к таким компаниям, как Anthropic (генерируется 80%) , Microsoft (30%) и Google (25%) . ‍‍Пока нам недостаёт в них некоторых жизненно важных элементов. В статье мы расскажем, почему это важно, и что нужно, чтобы закрыть эту нехватку.‍ ‍

https://habr.com/ru/articles/968828/

#ииагенты #ииагенты_для_разработки #cursor #агенты

ИИ замедляет разработчиков? Почему промты съедают столько же времени, сколько код, и что с этим делать

Я верил, что с приходом ИИ жизнь разработчика превратится в сказку. ИИ будет писать код, а я — придумывать фичи и строить продукт. В реальности я полдня пишу промты, а еще полдня трачу на правки за Copilot. Быстрее написать код самому. Почему промты занимают так много времени и как компании учат сотрудников использовать ИИ, чтобы он не портил никому жизнь — рассказываю в статье. Читать, как быть с промтами

https://habr.com/ru/companies/surfstudio/articles/961548/

#ииагенты_для_разработки #мобильная_разработка #промптинжиниринг #промпты #sdlc #автоматизация_рутины #автоматизация_процессов #copilot #качество_кода #вайбкодинг

[Перевод] ИИ-агенты незаметно «берут в свои руки» разработку интерфейсов

Привет, на связи Юлия Рогозина, аналитик бизнес-процессов Шерпа Роботикс. В этом переводе мне хочется обратить ваше внимание на то, что мы с вами не так и далеки от агентов, которые смогут проводить A/B-тестирование, оценивать влияние на производительность и рекомендовать оптимизации UX на основе реальных пользовательских данных. И это уже происходит незаметно для нас. Как? Переходите под кат, почитаете, что нам об этом западные товарищи пишут.

https://habr.com/ru/articles/899630/

#ииагенты_для_разработки #ииагенты

[Перевод] ИИ-агенты на основе больших языковых моделей для разработки: обзор

Краткий обзор и перевод исследования Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey , которое посвящено применению интеллектуальных агентов на основе больших языковых моделей (LLM) в разработке. Авторы анализируют 106 работ, классифицируя их по задачам и архитектуре. Примечание: в тексте LLM-агенты представлены в виде названия и номера в квадратных скобках, например CodeAct [85] . В разделе References оригинальной статьи можно найти названия исследований по каждому агенту по номеру.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/842816/

#ии #ai #llm #искусственный_интеллект #агенты #ииагенты #ииагенты_для_разработки

Как сделать ИИ-агентов и RAG действительно автономными

Существует проблема описанная тут (ссылка на пост в ТГ). Суть проста — если LLM (или агенты вокруг LLM) вызывают последовательно одни и те же запросы с одним и тем же контекстом, попадание в тупик/цикл — вопрос лишь времени. То есть в случае зацикливания между агентами/контекстами надо менять промты или контекст, или последовательность вызова агентов. Это яркая демонстрация когда агенты не смотря на всю свою сложность тупят хуже моей кошки. Кошка не будет в цикле проверять две пустые миски в поисках еды, она сделает это раз, ну или два и пойдет дальше. А агенты будут если наткнутся на такую ситуацию.

https://habr.com/ru/articles/931836/

#ииассистент #ииагенты #ииагент #ииагенты_для_разработки #rag #чатбот #чатботы #чатбот_python #чатбот_llm #llmагент

Как сделать ИИ-агентов и RAG действительно автономными

Существует проблема описанная тут (ссылка на пост в ТГ). Суть проста — если LLM (или агенты вокруг LLM) вызывают последовательно одни и те же запросы с одним и тем же контекстом, попадание в тупик/цикл — вопрос лишь времени. То есть в случае зацикливания между агентами/контекстами надо менять промты или контекст, или последовательность вызова агентов. Это яркая демонстрация когда агенты не смотря на всю свою сложность тупят хуже моей кошки. Кошка не будет в цикле проверять две пустые миски в поисках еды, она сделает это раз, ну или два и пойдет дальше. А агенты будут если наткнутся на такую ситуацию.

https://habr.com/ru/articles/931836/

#ииассистент #ииагенты #ииагент #ииагенты_для_разработки #rag #чатбот #чатботы #чатбот_python #чатбот_llm #llmагент

Как сделать ИИ-агентов и RAG действительно автономными

Существует проблема описанная тут (ссылка на пост в ТГ). Суть проста — если LLM (или агенты вокруг LLM) вызывают последовательно одни и те же запросы с одним и тем же контекстом, попадание в тупик/цикл — вопрос лишь времени. То есть в случае зацикливания между агентами/контекстами надо менять промты или контекст, или последовательность вызова агентов. Это яркая демонстрация когда агенты не смотря на всю свою сложность тупят хуже моей кошки. Кошка не будет в цикле проверять две пустые миски в поисках еды, она сделает это раз, ну или два и пойдет дальше. А агенты будут если наткнутся на такую ситуацию.

https://habr.com/ru/articles/931836/

#ииассистент #ииагенты #ииагент #ииагенты_для_разработки #rag #чатбот #чатботы #чатбот_python #чатбот_llm #llmагент