5 steg för att framgångsrikt integrera AI-agenter i produktutveckling

AI-agenter har redan blivit en integrerad del av utvecklingen på många IT-företag och lovar snabbare processer, färre fel och att utvecklare frigörs från rutinuppgifter. Men är de verkligen så effektiva som deras skapare påstår?

At Waites, utvecklar och underhåller vi en produkt som använder IIoT, ML, AI och molnteknik för att upptäcka avvikelser i industriell utrustnings prestanda och förhindra fel. Mitt team har praktisk erfarenhet av att integrera GitHub Copilot-agent och andra verktyg i det dagliga arbetsflödet.

I den här kolumnen vill jag dela med mig av våra erfarenheter och beskriva steg som kan hjälpa till att implementera AI-agenter i rutinprocesser så att de blir verkliga assistenter snarare än källor till problem.

Snabbar AI-agenter verkligen upp utvecklingen?

AI-medel marknadsförs ofta som nästan autonoma utvecklare: de kan skriva kod, generera tester, utföra kodgranskningar, optimera prestanda och till och med skapa fullständiga applikationsprototyper. Till exempel kan GitHub Copilot Agent analysera ett projekts struktur, anpassa sig till en utvecklares stil och föreslå färdiga lösningar – från enhetstester till refactoring.

Enligt mitt teams erfarenhet är Replit Agent utmärkt på att skapa demoprojekt som kan användas för att validera affärsidéer. GitHub Copilot Agent presterar bra i frontend-projekt med Node.js, TypeScript och JavaScript: agenten hanterar kodgranskning, skriver tester och kommenterar Pull Requests, vilket gör att teamledare snabbt kan granska och godkänna ändringar. Produktiviteten förbättras märkbart: testning och granskningar går snabbare och utvecklare lägger mindre tid på rutinuppgifter.

Samtidigt visar backend-projekt i PHP eller Python mindre konsekventa resultat: agenten kämpar med äldre kod, stora filer eller icke-standardiserade arkitekturer, vilket ibland genererar fel som inte fungerar i tester.

Jag håller med om att AI-agenter har enorm potential, men jag tror inte att de kan ersätta utvecklare ännu. De är assistenter som snabbar upp arbetet, men de kräver ständig mänsklig tillsyn – särskilt med tanke på säkerhetsstandarder som ISO/IEC 27001 eller SOC2. Om du vill att agenter ska öka teamets produktivitet avsevärt är nyckeln korrekt konfiguration och att ditt team utbildas för att använda dem effektivt.

Praktiska steg för integration

Utan ordentlig integration, utbildning och tillsyn blir AI-agenter snabbt meningslösa uppgifter. Vår erfarenhet på Waites bekräftar detta. När vi först anslöt GitHub Copilot Agent till vår arbetsmiljö var de första veckorna utmanande. Medan agenten anpassade sig till varje utvecklares stil och projektet producerade den många fel. Senare, efter att vi förstått hur agenten fungerar, gett all nödvändig åtkomst och genererat filer med instruktioner, kodningsstandarder och ett övergripande arkitekturdiagram över tjänsteberoenden, kunde vi etablera en smidig och oavbruten drift.

Här är vad jag rekommenderar för er som precis har börjat på den här vägen:

1. Definiera målet och etablera baslinjemått

Innan man startar ett pilotprojekt är det viktigt att ha en tydlig förståelse för varför man behöver en agent: för att minska granskningstiden, automatisera tester eller minska antalet buggar. Utan nyckeltal kommer teamet inte att kunna bevisa agentens värde, och projektet kan sluta med att "komma ingenstans".

Skapa baslinjemått: genomsnittlig tid per uppgift, antal buggar i QA, andel upprepade uppgifter. Detta gjorde det till exempel möjligt för oss att mäta den genomsnittliga tiden för kodgranskningar och antalet korrigeringar efter den första granskningen.

2. Integrera agenten i arbetsflödet

AI-agenten behöver finnas där teamet arbetar: GitHub, Jira, Slack eller IDE:n – inte i en separat ”sandlåda”. Annars kommer ingen att använda den i riktiga utgåvor, och dess förslag kommer att bli föråldrade.

Jag rekommenderar att du ansluter agenten till CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, etc.) så att den kan skapa PR:er, kommentera byggen och svara på kodhändelser. Waites, gjorde vi detta gradvis: Copilot Agent integrerades i GitHub för att skapa Pull Requests och bäddades in i granskningsprocessen. Först kontrollerade agenten resultaten, och sedan validerade teamledaren dem.

3. Lär folk hur man interagerar med agenten

En agent är inte en magisk knapp – det är ett verktyg som kräver korrekta uppmaningar och resultatverifiering. Utan att förbereda teamet kommer vissa personer att ignorera agenten, medan andra kan lita för mycket på den, vilket leder till kodningsfel.

Genomför en kort introduktion: lär utvecklare att utforma uppgifter som handlingar ("skapa ett test", "omforma detta") snarare än frågor. Waites, gav vi agenten inledningsvis tid att "vänja sig" vid varje utvecklares stil. Som jag nämnde tidigare började Copilot Agent arbeta effektivt bara ungefär en vecka efter att ha analyserat projektstrukturen – DTO:er, tjänster, leverantörer och modeller. Efter detta ökade teamets produktivitet märkbart, och testning och kodgranskningar gick mycket snabbare.

4. Säkerställ säkerhet och policyer

Agenter kan oavsiktligt skicka interna data till externa API:er eller infoga kodavsnitt med inkompatibla licenser. För att förhindra dataläckor eller juridiska problem, skapa en intern AI-policy. Denna bör specificera vilka data som aldrig får matas in i agenter (nycklar, lösenord, klientdata), hur kod granskas och vem som ansvarar för utgåvor.

At Waites, vi åtgärdade detta på arkitekturnivå: alla verktyg med kodåtkomst körs inom företagsmiljön (Gemini Enterprise, GitHub Copilot med API-begränsningar). För känsliga projekt använde vi separata isolerade miljöer – ungefär som vi hanterade testning av nya databaser – för att undvika dataläckor. Dessutom följer vi informationssäkerhetsprinciper enligt ISO/IEC 27001, vilket innebär att alla utdata alltid valideras av en människa.

5. Planera för skalning från början

Om pilotprojektet lyckas behöver ni en plan för att lansera agenten till andra team. Utan den förblir agenten en "leksak" för en enskild grupp, utan systemisk påverkan.

Jag rekommenderar att skapa en intern plattform med snabba mallar, integrationer och guider. Lägg till funktioner gradvis – från testning till CI/CD och dokumentation.

Slutsats

Att implementera AI-agenter handlar inte om en "magisk knapp"; det är en systematisk metod som förvandlar kaos till effektivitet. Vår erfarenhet på Waites visar att med korrekt integration, utbildning och fokus på säkerhet kan agenter avsevärt snabba upp arbetet, minska buggar och frigöra tid för att generera nya idéer. Börja med ett pilotprojekt, mät resultaten och skala sedan upp. AI kommer att bli ett ännu kraftfullare verktyg i framtiden, men kom ihåg: nyckelfaktorn för framgång är de personer som hanterar dessa tekniker. Om ditt team är förberett, tveka inte – AI-agenter är redan här, redo att hjälpa ditt företag att växa.