Генеративный ИИ в разработке программного обеспечения давно перерос функции автодополнения. Новая граница — это агентское программирование: системы искусственного интеллекта, способные планировать изменения, выполнять их в несколько шагов и итеративно улучшать на основе обратной связи. Однако, несмотря на ажиотаж вокруг «ИИ-агентов, которые пишут код», большинство корпоративных внедрений показывают низкую эффективность. Ограничивающий фактор больше не модель. Это контекст: структура, история и намерения, окружающие изменяемый код. Другими словами, компании столкнулись с проблемой проектирования систем: они еще не спроектировали среду, в которой будут работать эти агенты.
От помощи к автономии
Прошедший год ознаменовался быстрой эволюцией от вспомогательных инструментов к агентским рабочим процессам. Исследования начали формализовать, что на практике означает агентское поведение: способность рассуждать на протяжении всего цикла — от проектирования и тестирования до выполнения и валидации, а не просто генерировать изолированные фрагменты. Работы вроде dynamic action re-sampling показывают, что предоставление агентам возможности ветвления, пересмотра и корректировки собственных решений значительно улучшает результаты в больших, взаимозависимых кодовых базах. На уровне платформ такие провайдеры, как GitHub, теперь создают специализированные среды оркестрации агентов, такие как Copilot Agent и Agent HQ, для поддержки совместной работы нескольких агентов внутри реальных корпоративных конвейеров.
Но первые практические результаты рисуют настораживающую картину. Когда организации внедряют агентские инструменты, не меняя рабочие процессы и среду, производительность может снизиться. Рандомизированное контрольное исследование в этом году показало, что разработчики, использовавшие ИИ-помощь в неизмененных рабочих процессах, выполняли задачи медленнее, в основном из-за верификации, переделок и путаницы с намерениями. Урок прост: автономия без оркестрации редко приводит к эффективности.
Мы пытаемся внедрить автономных агентов в среду, которая для них не предназначена. Это все равно что дать роботу-пылесосу карту, но оставить на полу разбросанные провода и игрушки. Агент может быть технически совершенным, но если он не понимает архитектурных соглашений проекта или не видит полную графу зависимостей, он будет генерировать код, который выглядит корректно, но на деле не работает. Проблема не в «интеллекте» модели, а в её «осведомленности». Пока компании не начнут инженерно проектировать контекст как отдельную систему, агенты останутся дорогой игрушкой, а не инструментом.
Контекст — ключ к реальной эффективности
Во всех неудачных внедрениях, которые я наблюдал, провал был связан с контекстом. Когда агентам не хватает структурированного понимания кодовой базы — конкретно её релевантных модулей, графа зависимостей, тестовой обвязки, архитектурных соглашений и истории изменений — они часто генерируют вывод, который выглядит правильным, но оторван от реальности. Слишком много информации перегружает агента; слишком мало — заставляет его догадываться. Цель — не «скормить» модели больше токенов. Цель — определить, что должно быть видно агенту, когда и в какой форме.
Команды, добивающиеся значительного прогресса, относятся к контексту как к инженерной поверхности. Они создают инструменты для создания снимков, сжатия и версионирования рабочей памяти агента: что сохраняется между шагами, что отбрасывается, что суммируется, а что связывается, а не встраивается. Они проектируют шаги обдумывания, а не сессии промптинга. Они делают спецификацию артефактом первого класса — чем-то, что можно проверить, протестировать и закрепить за владельцем, а не временной историей чата. Этот сдвиг согласуется с более широким трендом, который некоторые исследователи описывают как «спецификации становятся новым источником истины».
Рабочий процесс должен меняться вместе с инструментами
Но одного контекста недостаточно. Предприятия должны перепроектировать рабочие процессы вокруг этих агентов. Как отмечается в отчете McKinsey за 2025 год «Один год агентного ИИ», рост производительности возникает не от наложения ИИ на существующие процессы, а от переосмысления самого процесса. Когда команды просто «сбрасывают» агента в неизмененный рабочий процесс, они создают трение: инженеры тратят больше времени на проверку кода, написанного ИИ, чем потратили бы на его написание сами. Агенты могут усиливать только то, что уже структурировано: хорошо протестированные, модульные кодовые базы с четким владением и документацией. Без этих основ автономия превращается в хаос.
Безопасность и управление также требуют смены парадигмы. Код, сгенерированный ИИ, вносит новые формы риска: непроверенные зависимости, тонкие нарушения лицензий и недокументированные модули, ускользающие от ревью коллег. Зрелые команды начинают интегрировать активность агентов напрямую в свои CI/CD конвейеры, рассматривая агентов как автономных участников, чья работа должна проходить те же статические анализы, аудит-логи и ворота утверждения, что и работа любого разработчика-человека. Документация GitHub подчеркивает эту траекторию, позиционируя Copilot Agents не как замену инженерам, а как оркестрируемых участников безопасных, проверяемых рабочих процессов. Цель — не позволить ИИ «написать все», а гарантировать, что когда он действует, он делает это в рамках определенных ограничителей.
На чем сейчас должны сосредоточиться корпоративные лидеры
Для технических руководителей путь вперед начинается с готовности, а не хайпа. Монолиты с редкими тестами редко приносят чистую выгоду; агенты процветают там, где тесты авторитетны и могут управлять итеративным улучшением. Именно эту петлю выделяет Anthropic для кодирующих агентов. Пилотные проекты в строго ограниченных областях (генерация тестов, модернизация legacy-кода, изолированные рефакторинги); рассматривайте каждое развертывание как эксперимент с явными метриками (частота дефектов, время цикла PR, частота неудачных изменений, устраненные проблемы безопасности). По мере роста использования относитесь к агентам как к инфраструктуре данных: каждый план, снимок контекста, журнал действий и прогон тестов — это данные, которые складываются в поисковую память инженерных намерений и долгосрочное конкурентное преимущество.
Под капотом агентское программирование — это меньше проблема инструментов, а больше проблема данных. Каждый снимок контекста, итерация теста и ревизия кода становятся формой структурированных данных, которые необходимо хранить, индексировать и повторно использовать. По мере распространения этих агентов предприятия обнаружат, что управляют совершенно новым слоем данных: тем, который фиксирует не только то, что было построено, но и то, как об этом рассуждали. Этот сдвиг превращает инженерные логи в граф знаний о намерениях, принятии решений и валидации. Со временем организации, которые смогут искать и воспроизводить эту контекстуальную память, обойдут тех, кто все еще рассматривает код как статичный текст.
Грядущий год, вероятно, определит, станет ли агентское программирование краеугольным камнем корпоративной разработки или очередным раздутым обещанием. Разница будет зависеть от инженерии контекста: насколько разумно команды проектируют информационный субстрат, на который полагаются их агенты. Победителями станут те, кто увидит автономию не как магию, а как расширение дисциплинированного проектирования систем: четкие рабочие процессы, измеримая обратная связь и строгое управление.
Итог
Платформы сходятся на оркестрации и ограничителях, а исследования продолжают улучшать контроль контекста во время инференса. Победители в следующие 12–24 месяца будут не у команд с самой продвинутой моделью; а у тех, кто будет проектировать контекст как актив, а рабочий процесс — как продукт. Сделайте это, и автономия будет множиться. Пропустите — и очередь на ревью тоже.
Контекст + агент = рычаг. Пропустите первую половину, и все остальное рухнет.
По материалам VentureBeat.