5 चरणों में सफलतापूर्वक एआई एजेंटों को उत्पाद विकास में एकीकृत करना

एआई एजेंट पहले से ही कई आईटी कंपनियों में विकास का एक अभिन्न अंग बन गए हैं, जो तेजी से प्रक्रियाओं, कम त्रुटियों और विकासकर्ताओं को दिनचर्या कार्यों से मुक्त करने का वादा करते हैं। लेकिन क्या वे वास्तव में अपने निर्माताओं के दावों के अनुसार प्रभावी हैं?

वेट्स में, हम एक उत्पाद का विकास और रखरखाव करते हैं जो IIoT, ML, AI और क्लाउड प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके औद्योगिक उपकरण प्रदर्शन में विचलन का पता लगाने और विफलताओं को रोकने के लिए किया जाता है। मेरी टीम ने GitHub Copilot Agent और अन्य उपकरणों को दैनिक कार्य प्रवाह में एकीकृत करने में हाथों-हाथ का अनुभव प्राप्त किया है।

इस कॉलम में, मैं अपने अनुभव को साझा करना चाहता हूं और उन चरणों को रेखांकित करना चाहता हूं जो दैनिक प्रक्रियाओं में एआई एजेंटों को लागू करने में मदद कर सकते हैं ताकि वे वास्तविक सहायक बनें न कि समस्याओं के स्रोत।

क्या एआई एजेंट वास्तव में विकास को तेज करते हैं?

एआई एजेंट अक्सर लगभग स्वायत्त विकासकर्ता के रूप में प्रचारित किए जाते हैं: वे कोड लिख सकते हैं, परीक्षण उत्पन्न कर सकते हैं, कोड समीक्षा कर सकते हैं, प्रदर्शन को अनुकूलित कर सकते हैं और यहां तक कि पूर्ण एप्लिकेशन प्रोटोटाइप भी बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, GitHub Copilot Agent एक परियोजना की संरचना का विश्लेषण कर सकता है, एक विकासकर्ता की शैली के अनुसार अनुकूलन कर सकता है और तैयार समाधानों का प्रस्ताव कर सकता है — यूनिट परीक्षण से लेकर पुनर्गठन तक।

मेरी टीम के अनुभव से, Replit Agent डेमो परियोजनाओं को बनाने में उत्कृष्ट है जो व्यवसायिक विचारों को मान्य करने के लिए उपयोग की जा सकती हैं। GitHub Copilot Agent Node.js, TypeScript और JavaScript का उपयोग करके फ्रंटेंड परियोजनाओं में अच्छा प्रदर्शन करता है: एजेंट कोड समीक्षा करता है, परीक्षण लिखता है और पुल अनुरोधों पर टिप्पणी करता है, जिससे टीम के नेता तेजी से समीक्षा और अनुमोदन कर सकते हैं। उत्पादकता में स्पष्ट रूप से सुधार होता है: परीक्षण और समीक्षा तेजी से होती है, और विकासकर्ता दिनचर्या कार्यों पर कम समय बिताते हैं।

एक ही समय में, पीएचपी या पाइथन में बैकएंड परियोजनाएं कम सुसंगत परिणाम दिखाती हैं: एजेंट विरासत कोड, बड़े फ़ाइलों या गैर-मानक वास्तुकला के साथ संघर्ष करता है, कभी-कभी त्रुटियों को उत्पन्न करता है जो परीक्षणों को तोड़ देता है।

मैं सहमत हूं कि एआई एजेंटों में巨大的 संभावना है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि वे अभी तक विकासकर्ताओं को प्रतिस्थापित कर सकते हैं। वे सहायक हैं जो काम को तेज करते हैं, लेकिन उन्हें निरंतर मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है — विशेष रूप से आईएसओ / आईईसी 27001 या एसओसी2 जैसे सुरक्षा मानकों को देखते हुए। यदि आप एजेंटों को टीम की उत्पादकता को अर्थपूर्ण रूप से बढ़ाना चाहते हैं, तो मुख्य बात उचित कॉन्फ़िगरेशन और अपनी टीम को उनका प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करना है।

एकीकरण के लिए व्यावहारिक चरण

उचित एकीकरण, प्रशिक्षण और पर्यवेक्षण के बिना, एआई एजेंट जल्दी से मनहूस कार्य बन जाते हैं। वेट्स में हमारा अनुभव इसे पुष्टि करता है। जब हमने पहली बार GitHub Copilot Agent को अपने कार्य वातावरण से जोड़ा, तो पहले कुछ हफ्ते चुनौतीपूर्ण थे। जबकि एजेंट प्रत्येक विकासकर्ता की शैली और परियोजना के अनुसार अनुकूलन कर रहा था, यह कई त्रुटियों का उत्पादन करता था। बाद में, जब हमें यह समझ में आया कि एजेंट कैसे काम करता है, हमने सभी आवश्यक पहुंच प्रदान की, और निर्देशों के साथ फ़ाइलें और सेवा निर्भरताओं का एक उच्च-स्तरीय वास्तुकला आरेख उत्पन्न किया, तो हम सुचारू, बिना रुकावट के संचालन स्थापित करने में सक्षम थे।

मैं उन लोगों के लिए जो इस पथ पर शुरू कर रहे हैं यही सिफारिश करता हूं:

1. लक्ष्य को परिभाषित करें और आधार मेट्रिक्स स्थापित करें

पायलट शुरू करने से पहले, यह महत्वपूर्ण है कि आपको यह समझ हो कि आपको एक एजेंट की आवश्यकता क्यों है: समीक्षा समय को कम करने के लिए, परीक्षणों को स्वचालित करने के लिए, या बग्स की संख्या को कम करने के लिए। केपीआई के बिना, टीम एजेंट के मूल्य को साबित नहीं कर पाएगी, और परियोजना “कहीं नहीं जा रही” हो सकती है।

आधार मेट्रिक्स बनाएं: प्रति कार्य औसत समय, क्यूए में बग्स की संख्या, पुनरावृत्ति कार्यों का प्रतिशत। उदाहरण के लिए, यह हमें कोड समीक्षा के लिए औसत समय और पहली समीक्षा के बाद सुधारों की संख्या को मापने की अनुमति देता है।

2. एजेंट को कार्यप्रवाह में एकीकृत करें

एआई एजेंट को वहीं रहने की आवश्यकता है जहां टीम काम करती है: गिटहब, जिरा, स्लैक, या आईडीई — एक अलग “सैंडबॉक्स” में नहीं। अन्यथा, कोई भी इसे वास्तविक रिलीज़ में उपयोग नहीं करेगा, और इसके सुझाव पुराने हो जाएंगे।

मैं आपको एजेंट को सीआई/सीडी (गिटहब एक्शन, जेनकिन्स, आदि) से जोड़ने की सलाह देता हूं ताकि यह पीआर बना सके, बिल्ड पर टिप्पणी कर सके और कोड इवेंट का जवाब दे सके। वेट्स में, हमने यह धीरे-धीरे किया: कोपिलॉट एजेंट को गिटहब में पुल अनुरोध बनाने और समीक्षा पाइपलाइन में एम्बेड करने के लिए एकीकृत किया गया था। पहले, एजेंट परिणामों की जांच करता था, और फिर टीम लीड उन्हें मान्य करता था।

3. लोगों को एजेंट के साथ बातचीत करना सिखाएं

एक एजेंट एक जादू का बटन नहीं है — यह एक उपकरण है जिसके लिए सही प्रॉम्प्ट और परिणाम सत्यापन की आवश्यकता होती है। टीम को तैयार किए बिना, कुछ लोग एजेंट को अनदेखा करेंगे, जबकि अन्य इस पर अधिक भरोसा कर सकते हैं, जिससे कोडिंग त्रुटियां हो सकती हैं।

एक छोटी सी ऑनबोर्डिंग आयोजित करें: विकासकर्ताओं को कार्यों को क्रियाओं (“परीक्षण बनाएं”, “इसे पुनर्गठन करें”) के रूप में फ्रेम करना सिखाएं, न कि प्रश्नों के रूप में। वेट्स में, हमने पहले एजेंट को प्रत्येक विकासकर्ता की शैली के अनुसार “अनुकूलन” करने के लिए समय दिया। जैसा कि मैंने पहले उल्लेख किया है, कोपिलॉट एजेंट केवल तभी प्रभावी ढंग से काम करना शुरू किया जब यह परियोजना संरचना — डीटीओ, सेवाएं, प्रदाता और मॉडल का विश्लेषण करने के बाद एक सप्ताह के बाद। इसके बाद, टीम की उत्पादकता में स्पष्ट रूप से वृद्धि हुई, और परीक्षण और कोड समीक्षा बहुत तेजी से हो गई।

4. सुरक्षा और नीतियों को सुनिश्चित करें

एजेंट अनजाने में आंतरिक डेटा को बाहरी एपीआई या इन्सर्ट कोड स्निपेट के साथ असंगत लाइसेंस भेज सकते हैं। डेटा लीक या कानूनी मुद्दों को रोकने के लिए, एक आंतरिक एआई नीति बनाएं। इसमें यह निर्दिष्ट किया जाना चाहिए कि कौन सा डेटा कभी भी एजेंटों में प्रवेश नहीं किया जाना चाहिए (कुंजी, पासवर्ड, ग्राहक डेटा), कोड की समीक्षा कैसे की जाती है, और रिलीज़ के लिए कौन जिम्मेदार है।

वेट्स में, हमने इसे वास्तुकला स्तर पर संबोधित किया: सभी उपकरण जिन्हें कोड एक्सेस है, वे कॉर्पोरेट वातावरण (जेमिनी एंटरप्राइज, गिटहब कोपिलॉट एपीआई प्रतिबंधों के साथ) के भीतर चलते हैं। संवेदनशील परियोजनाओं के लिए, हमने अलग-अलग अलगाव वाले वातावरण का उपयोग किया — जैसे कि हम नए डेटाबेस का परीक्षण कैसे करते हैं — डेटा लीक से बचने के लिए। इसके अलावा, हम आईएसओ / आईईसी 27001 के अनुसार सूचना सुरक्षा सिद्धांतों का पालन करते हैं, जिसका अर्थ है कि सभी आउटपुट हमेशा एक मानव द्वारा सत्यापित किए जाते हैं।

5. स्केलिंग के लिए योजना बनाएं

यदि पायलट सफल होता है, तो आपको अन्य टीमों में एजेंट को लागू करने की योजना बनाने की आवश्यकता है। इसके बिना, एजेंट एक单 ग्रुप के लिए एक “खिलौना” बना रहता है, जिसका कोई प्रणालीगत प्रभाव नहीं होता है।

मैं एक आंतरिक प्लेटफ़ॉर्म बनाने की सलाह देता हूं जिसमें प्रॉम्प्ट टेम्पलेट, एकीकरण और मार्गदर्शिकाएं हों। धीरे-धीरे विशेषताएं जोड़ें — परीक्षण से लेकर सीआई/सीडी और दस्तावेज़ीकरण तक।

निष्कर्ष

एआई एजेंटों को लागू करना एक “जादू का बटन” नहीं है; यह एक व्यवस्थित दृष्टिकोण है जो अराजकता को कुशलता में बदल देता है। वेट्स में हमारा अनुभव यह दिखाता है कि उचित एकीकरण, प्रशिक्षण और सुरक्षा पर ध्यान देने से एजेंट काम को तेजी से बढ़ा सकते हैं, बग्स को कम कर सकते हैं और नए विचारों को उत्पन्न करने के लिए समय मुक्त कर सकते हैं। एक पायलट शुरू करें, परिणामों को मापें, और फिर स्केल करें। एआई भविष्य में एक और शक्तिशाली उपकरण बन जाएगा, लेकिन याद रखें: सफलता के लिए मुख्य कारक यह प्रौद्योगिकियों का प्रबंधन करने वाले लोग हैं। यदि आपकी टीम तैयार है, तो संकोच न करें — एआई एजेंट पहले से ही यहां हैं, आपके व्यवसाय को बढ़ने में मदद के लिए तैयार हैं।