5 stappen voor een succesvolle integratie van AI-agenten in productontwikkeling

AI-agenten zijn in veel IT-bedrijven al een integraal onderdeel van de ontwikkelprocessen geworden en beloven snellere processen, minder fouten en het ontlasten van ontwikkelaars van routinetaken. Maar zijn ze echt zo effectief als hun makers beweren?

At WaitesWe ontwikkelen en onderhouden een product dat gebruikmaakt van IIoT, ML, AI en cloudtechnologieën om afwijkingen in de prestaties van industriële apparatuur te detecteren en storingen te voorkomen. Mijn team heeft praktische ervaring opgedaan met de integratie van deze technologieën. GitHub Copilot Agent en andere tools in de dagelijkse werkprocessen integreren.

In deze column wil ik onze ervaring delen en stappen schetsen die kunnen helpen bij de implementatie van AI-agenten in routinematige processen, zodat ze echte assistenten worden in plaats van bronnen van problemen.

Versnellen AI-agenten de ontwikkeling echt?

AI-agenten Ze worden vaak gepromoot als bijna volledig autonome ontwikkelaars: ze kunnen code schrijven, tests genereren, codebeoordelingen uitvoeren, prestaties optimaliseren en zelfs complete applicatieprototypes maken. GitHub Copilot Agent kan bijvoorbeeld de structuur van een project analyseren, zich aanpassen aan de stijl van een ontwikkelaar en kant-en-klare oplossingen voorstellen – van unit tests tot refactoring.

Uit de ervaring van mijn team blijkt dat Replit Agent uitblinkt in het creëren van demoprojecten die gebruikt kunnen worden om zakelijke ideeën te valideren. GitHub Copilot Agent presteert goed in frontendprojecten met Node.js, TypeScript en JavaScript: de agent verzorgt codebeoordelingen, schrijft tests en voegt commentaar toe aan pull requests, waardoor teamleiders wijzigingen snel kunnen beoordelen en goedkeuren. De productiviteit verbetert merkbaar: testen en beoordelingen verlopen sneller en ontwikkelaars besteden minder tijd aan routinetaken.

Tegelijkertijd laten backend-projecten in PHP of Python minder consistente resultaten zien: de agent heeft moeite met verouderde code, grote bestanden of niet-standaard architecturen, wat soms leidt tot fouten die tests laten mislukken.

Ik ben het ermee eens dat AI-agenten enorm veel potentie hebben, maar ik denk niet dat ze ontwikkelaars al volledig kunnen vervangen. Ze zijn assistenten die het werk versnellen, maar ze vereisen wel constant menselijk toezicht – zeker gezien de beveiligingsnormen zoals ISO/IEC 27001 of SOC2. Als je wilt dat AI-agenten de productiviteit van je team echt verhogen, is een goede configuratie en training van je team essentieel om ze effectief te gebruiken.

Praktische stappen voor integratie

Zonder de juiste integratie, training en toezicht worden AI-agenten al snel hersenloze taken. Onze ervaring bij Waites Dit bevestigt het. Toen we GitHub Copilot Agent voor het eerst aan onze werkomgeving koppelden, waren de eerste weken een uitdaging. Terwijl de agent zich aanpaste aan de stijl van elke ontwikkelaar en het project, produceerde hij talloze fouten. Later, nadat we begrepen hoe de agent werkt, alle benodigde toegang hadden verleend en bestanden hadden gegenereerd met instructies, codeerstandaarden en een architectuurdiagram op hoog niveau van serviceafhankelijkheden, konden we een soepele, ononderbroken werking realiseren.

Dit is wat ik aanbeveel voor degenen die net aan dit pad beginnen:

1. Definieer het doel en stel de basismeetwaarden vast.

Voordat je met een pilot begint, is het belangrijk om duidelijk te hebben waarom je een agent nodig hebt: om de beoordelingstijd te verkorten, tests te automatiseren of het aantal bugs te verminderen. Zonder KPI's kan het team de waarde van de agent niet aantonen en kan het project uiteindelijk "nergens toe leiden".

Stel basisstatistieken vast: gemiddelde tijd per taak, aantal bugs in de QA-fase, percentage herhaalde taken. Dit stelde ons bijvoorbeeld in staat om de gemiddelde tijd voor codebeoordelingen en het aantal correcties na de eerste beoordeling te meten.

2. Integreer de agent in de workflow

De AI-agent moet beschikbaar zijn op de plek waar het team werkt: GitHub, Jira, Slack of de IDE – niet in een aparte 'sandbox'. Anders zal niemand hem gebruiken bij daadwerkelijke releases en zullen zijn suggesties snel verouderd raken.

Ik raad aan de agent te koppelen aan een CI/CD-systeem (GitHub Actions, Jenkins, enz.), zodat deze pull requests kan aanmaken, opmerkingen bij builds kan plaatsen en kan reageren op code-events. WaitesWe hebben dit stapsgewijs aangepakt: Copilot Agent werd geïntegreerd in GitHub voor het aanmaken van pull requests en ingebed in de reviewpipeline. In eerste instantie controleerde de agent de resultaten, waarna de teamleider ze valideerde.

3. Leer mensen hoe ze met de agent moeten communiceren.

Een agent is geen toverknop, maar een hulpmiddel dat de juiste aanwijzingen en resultaatverificatie vereist. Zonder voorbereiding van het team zullen sommige mensen de agent negeren, terwijl anderen er te veel op vertrouwen, wat tot programmeerfouten kan leiden.

Geef een korte onboarding: leer ontwikkelaars taken te formuleren als acties ("maak een test", "herschrijf dit") in plaats van vragen. WaitesWe gaven de agent aanvankelijk de tijd om te wennen aan de stijl van elke ontwikkelaar. Zoals ik eerder al zei, begon Copilot Agent pas effectief te werken ongeveer een week nadat de projectstructuur was geanalyseerd — DTO's, services, providers en modellen. Daarna nam de productiviteit van het team merkbaar toe en verliepen testen en codebeoordelingen veel sneller.

4. Zorg voor beveiliging en beleid.

Agenten kunnen onbedoeld interne gegevens naar externe API's sturen of invoegen Codefragmenten met incompatibele licenties. Om datalekken of juridische problemen te voorkomen, stelt u een intern AI-beleid op. Hierin moet worden gespecificeerd welke gegevens nooit in agents mogen worden ingevoerd (sleutels, wachtwoorden, klantgegevens), hoe code wordt beoordeeld en wie verantwoordelijk is voor releases.

At WaitesWe hebben dit op architecturaal niveau aangepakt: alle tools met toegang tot de code draaien binnen de bedrijfsomgeving (Gemini Enterprise, GitHub Copilot met API-beperkingen). Voor gevoelige projecten gebruikten we aparte, geïsoleerde omgevingen – vergelijkbaar met hoe we nieuwe databases testten – om datalekken te voorkomen. Bovendien volgen we de informatiebeveiligingsprincipes volgens ISO/IEC 27001, wat betekent dat alle output altijd door een mens wordt gevalideerd.

5. Plan vanaf het begin voor schaalvergroting.

Als de pilot slaagt, heb je een plan nodig om de agent uit te rollen naar andere teams. Zonder zo'n plan blijft de agent een "speeltje" voor één enkele groep, zonder systemische impact.

Ik raad aan een intern platform te creëren met promptsjablonen, integraties en handleidingen. Voeg functies geleidelijk toe, van testen tot CI/CD en documentatie.

Conclusie

Het implementeren van AI-agenten draait niet om een ​​"magische knop"; het is een systematische aanpak die chaos omzet in efficiëntie. Onze ervaring bij Waites Uit onderzoek blijkt dat AI-agents, mits goed geïntegreerd, getraind en met de juiste aandacht voor beveiliging, het werk aanzienlijk kunnen versnellen, bugs kunnen verminderen en tijd kunnen vrijmaken voor het genereren van nieuwe ideeën. Begin met een pilot, meet de resultaten en schaal vervolgens op. AI zal in de toekomst een nog krachtiger instrument worden, maar onthoud: de sleutel tot succes ligt bij de mensen die deze technologieën beheren. Als uw team er klaar voor is, aarzel dan niet – AI-agents zijn er al en staan ​​klaar om uw bedrijf te helpen groeien.