उत्पाद विकास में एआई एजेंटों को सफलतापूर्वक एकीकृत करने के 5 चरण

कई आईटी कंपनियों में एआई एजेंट विकास का अभिन्न अंग बन चुके हैं, जो प्रक्रियाओं को तेज करने, त्रुटियों को कम करने और डेवलपर्स को नियमित कार्यों से मुक्त करने का वादा करते हैं। लेकिन क्या वे वास्तव में उतने ही प्रभावी हैं जितना कि उनके निर्माता दावा करते हैं?

At Waitesहम एक ऐसा उत्पाद विकसित और रखरखाव करते हैं जो औद्योगिक उपकरणों के प्रदर्शन में विचलन का पता लगाने और विफलताओं को रोकने के लिए IIoT, ML, AI और क्लाउड तकनीकों का उपयोग करता है। मेरी टीम ने इन तकनीकों को एकीकृत करने में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त किया है। GitHub कोपायलट एजेंट और अन्य उपकरणों को दैनिक कार्यप्रवाह में शामिल करना।

इस कॉलम में, मैं अपने अनुभव को साझा करना चाहता हूं और उन चरणों की रूपरेखा प्रस्तुत करना चाहता हूं जो एआई एजेंटों को नियमित प्रक्रियाओं में लागू करने में मदद कर सकते हैं ताकि वे समस्याओं के स्रोत के बजाय वास्तविक सहायक बन सकें।

क्या एआई एजेंट वास्तव में विकास की गति बढ़ाते हैं?

एआई एजेंट GitHub Copilot Agent को अक्सर लगभग स्वायत्त डेवलपर के रूप में प्रचारित किया जाता है: वे कोड लिख सकते हैं, टेस्ट जनरेट कर सकते हैं, कोड रिव्यू कर सकते हैं, परफॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ कर सकते हैं और यहां तक ​​कि पूरे एप्लिकेशन प्रोटोटाइप भी बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, GitHub Copilot Agent किसी प्रोजेक्ट की संरचना का विश्लेषण कर सकता है, डेवलपर की कार्यशैली के अनुसार ढल सकता है और यूनिट टेस्ट से लेकर रिफैक्टरिंग तक, तैयार समाधान प्रस्तावित कर सकता है।

मेरी टीम के अनुभव के आधार पर, Replit Agent डेमो प्रोजेक्ट बनाने में उत्कृष्ट है जिनका उपयोग व्यावसायिक विचारों को मान्य करने के लिए किया जा सकता है। GitHub Copilot Agent Node.js, TypeScript और JavaScript का उपयोग करने वाले फ्रंटएंड प्रोजेक्ट्स में अच्छा प्रदर्शन करता है: एजेंट कोड समीक्षा करता है, टेस्ट लिखता है और पुल रिक्वेस्ट पर टिप्पणी करता है, जिससे टीम लीडर बदलावों की शीघ्रता से समीक्षा और अनुमोदन कर सकते हैं। उत्पादकता में उल्लेखनीय सुधार होता है: परीक्षण और समीक्षाएँ तेज़ होती हैं, और डेवलपर्स नियमित कार्यों पर कम समय व्यतीत करते हैं।

वहीं दूसरी ओर, PHP या Python में लिखे गए बैकएंड प्रोजेक्ट कम सुसंगत परिणाम दिखाते हैं: एजेंट पुराने कोड, बड़ी फाइलों या गैर-मानक आर्किटेक्चर से जूझता है, और कभी-कभी ऐसी त्रुटियां उत्पन्न करता है जो परीक्षणों को विफल कर देती हैं।

मैं मानता हूँ कि AI एजेंटों में अपार क्षमता है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि वे अभी डेवलपर्स की जगह ले सकते हैं। वे सहायक हैं जो काम को गति देते हैं, लेकिन उन्हें निरंतर मानवीय निगरानी की आवश्यकता होती है — विशेष रूप से ISO/IEC 27001 या SOC2 जैसे सुरक्षा मानकों को ध्यान में रखते हुए। यदि आप चाहते हैं कि एजेंट टीम की उत्पादकता को सार्थक रूप से बढ़ाएँ, तो सही कॉन्फ़िगरेशन और अपनी टीम को उनका प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करना महत्वपूर्ण है।

एकीकरण के लिए व्यावहारिक कदम

उचित एकीकरण, प्रशिक्षण और निगरानी के बिना, एआई एजेंट जल्दी ही बिना सोचे-समझे काम करने वाले उपकरण बन जाते हैं। हमारा अनुभव Waites यह बात इसकी पुष्टि करती है। जब हमने पहली बार GitHub Copilot Agent को अपने कार्य वातावरण से जोड़ा, तो शुरुआती कुछ सप्ताह चुनौतीपूर्ण रहे। एजेंट प्रत्येक डेवलपर की कार्यशैली और प्रोजेक्ट के अनुसार ढल रहा था, इस दौरान कई त्रुटियाँ उत्पन्न हुईं। बाद में, जब हमने एजेंट की कार्यप्रणाली को समझ लिया, सभी आवश्यक पहुँच प्रदान कर दी और निर्देशों, कोडिंग मानकों और सेवा निर्भरताओं के उच्च-स्तरीय आर्किटेक्चरल आरेख वाली फाइलें तैयार कर लीं, तब हम सुचारू और निर्बाध संचालन स्थापित करने में सक्षम हुए।

जो लोग इस राह पर अभी शुरुआत कर रहे हैं, उनके लिए मेरी सलाह यह है:

1. लक्ष्य को परिभाषित करें और आधारभूत मापदंड स्थापित करें

पायलट प्रोजेक्ट शुरू करने से पहले, यह समझना ज़रूरी है कि आपको एजेंट की ज़रूरत क्यों है: समीक्षा का समय कम करने के लिए, परीक्षणों को स्वचालित करने के लिए, या बग की संख्या घटाने के लिए। प्रमुख प्रदर्शन संकेतक (KPIs) के बिना, टीम एजेंट की उपयोगिता साबित नहीं कर पाएगी, और प्रोजेक्ट का कोई नतीजा नहीं निकलेगा।

आधारभूत मापदंड बनाएं: प्रति कार्य औसत समय, QA में बगों की संख्या, दोहराए गए कार्यों का प्रतिशत। उदाहरण के लिए, इससे हमें कोड समीक्षा के लिए औसत समय और पहली समीक्षा के बाद किए गए सुधारों की संख्या मापने में मदद मिली।

2. एजेंट को वर्कफ़्लो में एकीकृत करें

एआई एजेंट को वहीं मौजूद होना चाहिए जहां टीम काम करती है: गिटहब, जीरा, स्लैक या आईईडी - किसी अलग "सैंडबॉक्स" में नहीं। अन्यथा, वास्तविक रिलीज़ में इसका उपयोग कोई नहीं करेगा, और इसके सुझाव अप्रचलित हो जाएंगे।

मैं एजेंट को CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, आदि) से कनेक्ट करने की सलाह देता हूँ ताकि यह PR बना सके, बिल्ड पर टिप्पणी कर सके और कोड इवेंट्स पर प्रतिक्रिया दे सके। Waitesहमने यह प्रक्रिया धीरे-धीरे अपनाई: पुल रिक्वेस्ट बनाने के लिए कोपायलट एजेंट को गिटहब में एकीकृत किया गया और समीक्षा प्रक्रिया में शामिल किया गया। पहले एजेंट परिणामों की जाँच करता था, और फिर टीम लीड उन्हें सत्यापित करता था।

3. लोगों को एजेंट के साथ बातचीत करने का तरीका सिखाएं।

एजेंट कोई जादुई बटन नहीं है — यह एक उपकरण है जिसके लिए सही निर्देश और परिणामों का सत्यापन आवश्यक है। टीम को तैयार किए बिना, कुछ लोग एजेंट को अनदेखा कर देंगे, जबकि अन्य इस पर अत्यधिक भरोसा कर सकते हैं, जिससे कोडिंग में त्रुटियां हो सकती हैं।

एक संक्षिप्त ऑनबोर्डिंग सत्र आयोजित करें: डेवलपर्स को कार्यों को प्रश्नों के बजाय क्रियाओं ("एक परीक्षण बनाएं," "इसे रिफैक्टर करें") के रूप में प्रस्तुत करना सिखाएं। Waitesशुरुआत में, हमने एजेंट को प्रत्येक डेवलपर की कार्यशैली से परिचित होने के लिए समय दिया। जैसा कि मैंने पहले बताया, कोपायलट एजेंट ने प्रोजेक्ट संरचना (डीटीओ, सेवाएं, प्रदाता और मॉडल) का विश्लेषण करने के लगभग एक सप्ताह बाद ही प्रभावी ढंग से काम करना शुरू किया। इसके बाद, टीम की उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि हुई और परीक्षण एवं कोड समीक्षा बहुत तेज़ हो गई।

4. सुरक्षा और नीतियों को सुनिश्चित करें

एजेंट अनजाने में आंतरिक डेटा को बाहरी एपीआई को भेज सकते हैं या डालने के असंगत लाइसेंस वाले कोड स्निपेट। डेटा लीक या कानूनी समस्याओं से बचने के लिए, एक आंतरिक AI नीति बनाएं। इसमें यह स्पष्ट होना चाहिए कि कौन सा डेटा एजेंटों में कभी दर्ज नहीं किया जाना चाहिए (कुंजी, पासवर्ड, क्लाइंट डेटा), कोड की समीक्षा कैसे की जाती है, और रिलीज़ के लिए कौन ज़िम्मेदार है।

At Waitesहमने इस समस्या का समाधान आर्किटेक्चरल स्तर पर किया: कोड एक्सेस वाले सभी टूल कॉर्पोरेट वातावरण (Gemini Enterprise, API प्रतिबंधों के साथ GitHub Copilot) के भीतर चलते हैं। संवेदनशील परियोजनाओं के लिए, हमने डेटा लीक से बचने के लिए अलग-अलग आइसोलेटेड वातावरण का उपयोग किया — ठीक उसी तरह जैसे हमने नए डेटाबेस के परीक्षण को संभाला था। इसके अतिरिक्त, हम ISO/IEC 27001 के अनुसार सूचना सुरक्षा सिद्धांतों का पालन करते हैं, जिसका अर्थ है कि सभी आउटपुट हमेशा मानव द्वारा सत्यापित किए जाते हैं।

5. शुरुआत से ही विस्तार की योजना बनाएं

यदि पायलट प्रोजेक्ट सफल होता है, तो आपको एजेंट को अन्य टीमों तक पहुंचाने की योजना बनानी होगी। इसके बिना, एजेंट केवल एक समूह के लिए "खिलौना" बनकर रह जाएगा, जिसका सिस्टम पर कोई प्रभाव नहीं पड़ेगा।

मैं त्वरित टेम्पलेट्स, एकीकरण और गाइड के साथ एक आंतरिक प्लेटफ़ॉर्म बनाने की सलाह देता हूँ। परीक्षण से लेकर CI/CD और दस्तावेज़ीकरण तक, सुविधाओं को धीरे-धीरे जोड़ें।

निष्कर्ष

एआई एजेंटों को लागू करना किसी "जादुई बटन" की बात नहीं है; यह एक व्यवस्थित दृष्टिकोण है जो अव्यवस्था को दक्षता में बदल देता है। हमारे अनुभव के अनुसार, Waites इससे पता चलता है कि उचित एकीकरण, प्रशिक्षण और सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करने से, एजेंट काम की गति को काफी बढ़ा सकते हैं, बग्स को कम कर सकते हैं और नए विचारों को उत्पन्न करने के लिए समय बचा सकते हैं। एक पायलट प्रोजेक्ट से शुरुआत करें, परिणामों का आकलन करें और फिर इसे बड़े पैमाने पर लागू करें। भविष्य में AI और भी शक्तिशाली उपकरण बन जाएगा, लेकिन याद रखें: सफलता का मुख्य कारक इन तकनीकों का प्रबंधन करने वाले लोग हैं। यदि आपकी टीम तैयार है, तो संकोच न करें - AI एजेंट पहले से ही मौजूद हैं, आपके व्यवसाय को आगे बढ़ाने में मदद करने के लिए तैयार हैं।