5 trinn for å integrere AI-agenter i produktutvikling på en vellykket måte

AI-agenter har allerede blitt en integrert del av utviklingen i mange IT-selskaper, og lover raskere prosesser, færre feil og frigjøring av utviklere fra rutineoppgaver. Men er de virkelig så effektive som skaperne deres hevder?

At Waites, utvikler og vedlikeholder vi et produkt som bruker IIoT, ML, AI og skyteknologier for å oppdage avvik i ytelsen til industrielt utstyr og forhindre feil. Teamet mitt har fått praktisk erfaring med å integrere GitHub Copilot-agent og andre verktøy i den daglige arbeidsflyten.

I denne spalten vil jeg dele våre erfaringer og skissere trinn som kan bidra til å implementere AI-agenter i rutineprosesser, slik at de blir ekte assistenter snarere enn kilder til problemer.

Får AI-agenter virkelig fart på utviklingen?

AI-agenter blir ofte markedsført som nesten autonome utviklere: de kan skrive kode, generere tester, utføre kodegjennomganger, optimalisere ytelsen og til og med lage komplette applikasjonsprototyper. For eksempel kan GitHub Copilot Agent analysere et prosjekts struktur, tilpasse seg en utviklers stil og foreslå ferdige løsninger – fra enhetstester til refaktorering.

Fra teamets erfaring utmerker Replit Agent seg på å lage demoprosjekter som kan brukes til å validere forretningsideer. GitHub Copilot Agent fungerer bra i frontend-prosjekter som bruker Node.js, TypeScript og JavaScript: agenten håndterer kodegjennomgang, skriver tester og kommenterer Pull Requests, slik at teamledere raskt kan gjennomgå og godkjenne endringer. Produktiviteten forbedres merkbart: testing og gjennomganger går raskere, og utviklere bruker mindre tid på rutineoppgaver.

Samtidig viser backend-prosjekter i PHP eller Python mindre konsistente resultater: agenten sliter med eldre kode, store filer eller ikke-standardiserte arkitekturer, og genererer noen ganger feil som bryter tester.

Jeg er enig i at AI-agenter har et enormt potensial, men jeg tror ikke de kan erstatte utviklere ennå. De er assistenter som fremskynder arbeidet, men de krever konstant menneskelig tilsyn – spesielt med tanke på sikkerhetsstandarder som ISO/IEC 27001 eller SOC2. Hvis du vil at agenter skal øke teamets produktivitet betydelig, er nøkkelen riktig konfigurasjon og opplæring av teamet ditt til å bruke dem effektivt.

Praktiske trinn for integrering

Uten skikkelig integrering, opplæring og tilsyn blir AI-agenter raskt til tankeløse oppgaver. Vår erfaring hos Waites bekrefter dette. Da vi først koblet GitHub Copilot Agent til arbeidsmiljøet vårt, var de første ukene utfordrende. Mens agenten tilpasset seg hver utviklers stil og prosjektet, produserte den en rekke feil. Senere, etter at vi forsto hvordan agenten fungerer, ga all nødvendig tilgang og genererte filer med instruksjoner, kodestandarder og et overordnet arkitekturdiagram over tjenesteavhengigheter, kunne vi etablere en jevn og uavbrutt drift.

Her er hva jeg anbefaler for de som nettopp har begynt på denne veien:

1. Definer målet og etabler grunnlinjemålinger

Før du starter et pilotprosjekt, er det viktig å ha en klar forståelse av hvorfor du trenger en agent: for å redusere gjennomgangstiden, automatisere tester eller redusere antall feil. Uten KPI-er vil ikke teamet kunne bevise agentens verdi, og prosjektet kan ende opp med å «komme ingen steder».

Lag grunnlinjemålinger: gjennomsnittlig tid per oppgave, antall feil i kvalitetssikring, prosentandel av gjentatte oppgaver. Dette tillot oss for eksempel å måle gjennomsnittlig tid for kodegjennomganger og antall rettelser etter den første gjennomgangen.

2. Integrer agenten i arbeidsflyten

AI-agenten må befinne seg der teamet jobber: GitHub, Jira, Slack eller IDE-en – ikke i en egen «sandkasse». Ellers vil ingen bruke den i virkelige utgivelser, og forslagene vil bli utdaterte.

Jeg anbefaler å koble agenten til CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, osv.) slik at den kan opprette PR-er, kommentere bygg og svare på kodehendelser. Waites, gjorde vi dette gradvis: Copilot Agent ble integrert i GitHub for å opprette Pull Requests og innebygd i evalueringsprosessen. Først sjekket agenten resultatene, og deretter validerte teamlederen dem.

3. Lær folk hvordan de skal samhandle med agenten

En agent er ikke en magisk knapp – det er et verktøy som krever korrekte ledetekster og resultatverifisering. Uten å forberede teamet vil noen ignorere agenten, mens andre kan stole for mye på den, noe som fører til kodefeil.

Gjennomfør en kort onboarding: lær utviklere å ramme oppgaver som handlinger («lag en test», «refaktorer dette») i stedet for spørsmål. Waites, ga vi agenten i utgangspunktet tid til å «bli vant» til hver utviklers stil. Som jeg nevnte tidligere, begynte Copilot Agent å jobbe effektivt bare omtrent en uke etter å ha analysert prosjektstrukturen – DTO-er, tjenester, leverandører og modeller. Etter dette økte teamets produktivitet merkbart, og testing og kodegjennomganger gikk mye raskere.

4. Sørg for sikkerhet og retningslinjer

Agenter kan utilsiktet sende interne data til eksterne API-er eller Sett kodestykker med inkompatible lisenser. For å forhindre datalekkasjer eller juridiske problemer, opprett en intern AI-policy. Denne bør spesifisere hvilke data som aldri må legges inn i agenter (nøkler, passord, klientdata), hvordan kode gjennomgås og hvem som er ansvarlig for utgivelser.

At Waites, vi tok tak i dette på arkitekturnivå: alle verktøy med kodetilgang kjører i bedriftsmiljøet (Gemini Enterprise, GitHub Copilot med API-begrensninger). For sensitive prosjekter brukte vi separate isolerte miljøer – på samme måte som vi håndterte testing av nye databaser – for å unngå datalekkasjer. I tillegg følger vi informasjonssikkerhetsprinsipper i henhold til ISO/IEC 27001, som betyr at alle utdata alltid valideres av et menneske.

5. Planlegg skalering fra starten av

Hvis pilotprosjektet lykkes, trenger du en plan for å rulle ut agenten til andre team. Uten den forblir agenten et «leketøy» for én gruppe, uten systemisk innvirkning.

Jeg anbefaler å opprette en intern plattform med raske maler, integrasjoner og veiledninger. Legg til funksjoner gradvis – fra testing til CI/CD og dokumentasjon.

Konklusjon

Implementering av AI-agenter handler ikke om en «magisk knapp»; det er en systematisk tilnærming som gjør kaos til effektivitet. Vår erfaring hos Waites viser at med riktig integrasjon, opplæring og fokus på sikkerhet, kan agenter øke hastigheten på arbeidet betraktelig, redusere feil og frigjøre tid til å generere nye ideer. Start med et pilotprosjekt, mål resultatene, og skaler deretter. AI vil bli et enda kraftigere verktøy i fremtiden, men husk: nøkkelfaktoren for suksess er menneskene som administrerer disse teknologiene. Hvis teamet ditt er forberedt, ikke nøl – AI-agenter er allerede her, klare til å hjelpe bedriften din med å vokse.