5 pași pentru a integra cu succes agenții de inteligență artificială în dezvoltarea de produse

Agenții de inteligență artificială au devenit deja o parte integrantă a dezvoltării în multe companii IT, promițând procese mai rapide, mai puține erori și eliberând dezvoltatorii de sarcinile de rutină. Dar sunt ei cu adevărat atât de eficienți pe cât susțin creatorii lor?

At Waites, dezvoltăm și întreținem un produs care utilizează tehnologii IIoT, ML, AI și cloud pentru a detecta abaterile de performanță ale echipamentelor industriale și a preveni defecțiunile. Echipa mea a acumulat experiență practică în integrarea Agentul Copilot GitHub și alte instrumente în fluxurile de lucru zilnice.

În această rubrică, vreau să împărtășesc experiența noastră și să subliniez pașii care pot ajuta la implementarea agenților IA în procesele de rutină, astfel încât aceștia să devină asistenți adevărați, mai degrabă decât surse de probleme.

Agenții AI chiar accelerează dezvoltarea?

Agenți AI sunt adesea promovați ca dezvoltatori aproape autonomi: pot scrie cod, genera teste, efectua revizuiri de cod, optimiza performanța și chiar crea prototipuri complete de aplicații. De exemplu, GitHub Copilot Agent poate analiza structura unui proiect, se poate adapta la stilul unui dezvoltator și poate propune soluții predefinite - de la teste unitare la refactorizare.

Din experiența echipei mele, Replit Agent excelează în crearea de proiecte demonstrative care pot fi folosite pentru validarea ideilor de afaceri. GitHub Copilot Agent funcționează bine în proiectele frontend care utilizează Node.js, TypeScript și JavaScript: agentul se ocupă de revizuirea codului, scrie teste și comentează Pull Request-urile, permițând liderilor de echipă să revizuiască și să aprobe rapid modificările. Productivitatea se îmbunătățește vizibil: testarea și revizuirile sunt mai rapide, iar dezvoltatorii petrec mai puțin timp cu sarcini de rutină.

În același timp, proiectele backend în PHP sau Python arată rezultate mai puțin consistente: agentul se confruntă cu cod moștenit, fișiere mari sau arhitecturi non-standard, generând uneori erori care strică testele.

Sunt de acord că agenții IA au un potențial imens, dar nu cred că pot înlocui încă dezvoltatorii. Sunt asistenți care accelerează munca, dar necesită supraveghere umană constantă - mai ales având în vedere standardele de securitate precum ISO/IEC 27001 sau SOC2. Dacă doriți ca agenții să crească semnificativ productivitatea echipei, cheia este configurarea corectă și instruirea echipei pentru a-i utiliza eficient.

Pași practici pentru integrare

Fără o integrare, o instruire și o supraveghere adecvate, agenții IA devin rapid sarcini fără minte. Experiența noastră la Waites confirmă acest lucru. Când am conectat pentru prima dată GitHub Copilot Agent la mediul nostru de lucru, primele săptămâni au fost dificile. În timp ce agentul se adapta stilului fiecărui dezvoltator și proiectului, a produs numeroase erori. Mai târziu, după ce am înțeles cum funcționează agentul, am oferit tot accesul necesar și am generat fișiere cu instrucțiuni, standarde de codare și o diagramă arhitecturală de nivel înalt a dependențelor serviciilor, am reușit să stabilim o funcționare fără probleme și neîntreruptă.

Iată ce recomand celor care abia încep pe această cale:

1. Definiți obiectivul și stabiliți indicatorii de referință

Înainte de a începe un proiect pilot, este important să înțelegeți clar de ce aveți nevoie de un agent: pentru a reduce timpul de revizuire, a automatiza testele sau a reduce numărul de erori. Fără indicatori cheie de performanță (KPI), echipa nu va putea demonstra valoarea agentului, iar proiectul s-ar putea să nu ajungă nicăieri.

Creați indicatori de referință: timpul mediu per sarcină, numărul de erori în QA, procentul de sarcini repetate. De exemplu, acest lucru ne-a permis să măsurăm timpul mediu pentru revizuirile de cod și numărul de corecții după prima revizuire.

2. Integrați agentul în fluxul de lucru

Agentul de inteligență artificială trebuie să se afle acolo unde lucrează echipa: GitHub, Jira, Slack sau IDE - nu într-un „sandbox” separat. Altfel, nimeni nu îl va folosi în versiunile reale, iar sugestiile sale vor deveni învechite.

Recomand conectarea agentului la CI/CD (GitHub Actions, Jenkins etc.) pentru a putea crea PR-uri, a comenta la build-uri și a răspunde la evenimentele de cod. La Waites, am făcut acest lucru treptat: Agentul Copilot a fost integrat în GitHub pentru crearea de Pull Request-uri și încorporat în fluxul de revizuire. Inițial, agentul a verificat rezultatele, iar apoi șeful de echipă le-a validat.

3. Învățați oamenii cum să interacționeze cu agentul

Un agent nu este un buton magic — este un instrument care necesită solicitări corecte și verificarea rezultatelor. Fără pregătirea echipei, unii oameni vor ignora agentul, în timp ce alții ar putea avea prea multă încredere în el, ceea ce ar putea duce la erori de codare.

Efectuați o scurtă sesiune de onboarding: învățați dezvoltatorii să formuleze sarcinile ca acțiuni („creați un test”, „refactorizați asta”) mai degrabă decât ca întrebări. La WaitesInițial, i-am dat agentului timp să se „obișnuiască” cu stilul fiecărui dezvoltator. După cum am menționat anterior, Copilot Agent a început să funcționeze eficient abia la aproximativ o săptămână după analizarea structurii proiectului - DTO-uri, servicii, furnizori și modele. După aceasta, productivitatea echipei a crescut considerabil, iar testarea și revizuirile de cod au devenit mult mai rapide.

4. Asigurarea securității și a politicilor

Agenții pot trimite accidental date interne către API-uri externe sau insera fragmente de cod cu licențe incompatibile. Pentru a preveni scurgerile de date sau problemele juridice, creați o politică internă privind inteligența artificială. Aceasta ar trebui să specifice ce date nu trebuie introduse niciodată în agenți (chei, parole, date despre clienți), cum este revizuit codul și cine este responsabil pentru lansări.

At Waites, am abordat acest aspect la nivel arhitectural: toate instrumentele cu acces la cod rulează în mediul corporativ (Gemini Enterprise, GitHub Copilot cu restricții API). Pentru proiectele sensibile, am folosit medii izolate separate - similar modului în care am gestionat testarea noilor baze de date - pentru a evita scurgerile de date. În plus, respectăm principiile de securitate a informațiilor conform ISO/IEC 27001, ceea ce înseamnă că toate rezultatele sunt întotdeauna validate de o persoană.

5. Planificați scalarea de la început

Dacă proiectul pilot are succes, aveți nevoie de un plan pentru a lansa agentul în alte echipe. Fără acesta, agentul rămâne o „jucărie” pentru un singur grup, fără impact sistemic.

Recomand crearea unei platforme interne cu șabloane de prompturi, integrări și ghiduri. Adăugați funcții treptat - de la testare la CI/CD și documentație.

Concluzie

Implementarea agenților IA nu se rezumă la un „buton magic”; este o abordare sistematică care transformă haosul în eficiență. Experiența noastră la Waites arată că, prin integrare adecvată, instruire și concentrare pe securitate, agenții pot accelera semnificativ munca, pot reduce erorile și pot elibera timp pentru generarea de idei noi. Începeți cu un proiect pilot, măsurați rezultatele și apoi scalați. IA va deveni un instrument și mai puternic în viitor, dar nu uitați: factorul cheie al succesului îl reprezintă oamenii care gestionează aceste tehnologii. Dacă echipa dvs. este pregătită, nu ezitați - agenții IA sunt deja aici, gata să vă ajute afacerea să crească.