5 кроків для успішної інтеграції агентів штучного інтелекту в розробку продукту

Агенти штучного інтелекту вже стали невід'ємною частиною розробки в багатьох ІТ-компаніях, обіцяючи швидші процеси, менше помилок та звільнення розробників від рутинних завдань. Але чи справді вони такі ефективні, як стверджують їхні творці?

At Waites, ми розробляємо та підтримуємо продукт, який використовує технології IIoT, машинного навчання, штучного інтелекту та хмарні технології для виявлення відхилень у продуктивності промислового обладнання та запобігання збоям. Моя команда має практичний досвід інтеграції Агент GitHub Copilot та інші інструменти у щоденні робочі процеси.

У цій колонці я хочу поділитися нашим досвідом та окреслити кроки, які можуть допомогти впровадити агентів ШІ в рутинні процеси, щоб вони стали справжніми помічниками, а не джерелами проблем.

Чи справді агенти штучного інтелекту пришвидшують розробку?

Агенти ІІ часто рекламуються як майже автономні розробники: вони можуть писати код, генерувати тести, проводити перевірки коду, оптимізувати продуктивність і навіть створювати повноцінні прототипи додатків. Наприклад, агент GitHub Copilot може аналізувати структуру проекту, адаптуватися до стилю розробника та пропонувати готові рішення — від модульних тестів до рефакторингу.

З досвіду моєї команди, Replit Agent чудово справляється зі створенням демонстраційних проектів, які можна використовувати для перевірки бізнес-ідей. GitHub Copilot Agent добре працює у фронтенд-проектах з використанням Node.js, TypeScript та JavaScript: агент виконує перевірку коду, пише тести та коментує Pull Requests, що дозволяє керівникам команд швидко переглядати та затверджувати зміни. Продуктивність помітно підвищується: тестування та перевірка відбуваються швидше, а розробники витрачають менше часу на рутинні завдання.

Водночас, бекенд-проекти на PHP або Python демонструють менш стабільні результати: агент має проблеми зі застарілим кодом, великими файлами або нестандартними архітектурами, іноді генеруючи помилки, які порушують роботу тестів.

Я погоджуюся, що агенти зі штучним інтелектом мають величезний потенціал, але я не вірю, що вони можуть замінити розробників. Вони є помічниками, які пришвидшують роботу, але вони потребують постійного людського контролю, особливо враховуючи стандарти безпеки, такі як ISO/IEC 27001 або SOC2. Якщо ви хочете, щоб агенти суттєво підвищили продуктивність команди, ключовим є правильне налаштування та навчання вашої команди ефективному їх використанню.

Практичні кроки для інтеграції

Без належної інтеграції, навчання та нагляду, агенти зі штучним інтелектом швидко стають бездумними завданнями. Наш досвід у Waites підтверджує це. Коли ми вперше підключили GitHub Copilot Agent до нашого робочого середовища, перші кілька тижнів були складними. Поки агент адаптувався до стилю кожного розробника та проекту, він видавав численні помилки. Пізніше, після того, як ми зрозуміли, як працює агент, надали весь необхідний доступ та згенерували файли з інструкціями, стандартами кодування та високорівневою архітектурною діаграмою залежностей сервісів, ми змогли налагодити безперебійну роботу.

Ось що я рекомендую тим, хто тільки починає цей шлях:

1. Визначте мету та встановіть базові показники

Перш ніж розпочинати пілотний проект, важливо чітко розуміти, для чого вам потрібен агент: щоб скоротити час перевірки, автоматизувати тести або зменшити кількість помилок. Без ключових показників ефективності (KPI) команда не зможе довести цінність агента, і проект може зрештою «зайти в нікуди».

Створити базові показники: середній час на завдання, кількість помилок у контролі якості, відсоток повторюваних завдань. Наприклад, це дозволило нам виміряти середній час перевірки коду та кількість виправлень після першої перевірки.

2. Інтегруйте агента в робочий процес

Агент ШІ має бути там, де працює команда: GitHub, Jira, Slack або IDE, а не в окремій «пісочниці». Інакше ніхто не використовуватиме його в реальних релізах, і його пропозиції застаріють.

Я рекомендую підключити агента до CI/CD (GitHub Actions, Jenkins тощо), щоб він міг створювати PR, коментувати збірки та реагувати на події коду. Waites, ми робили це поступово: Copilot Agent був інтегрований у GitHub для створення Pull Requests та вбудований у пайплайн рецензування. Спочатку агент перевіряв результати, а потім керівник команди їх перевіряв.

3. Навчіть людей взаємодіяти з агентом

Агент — це не чарівна кнопка, це інструмент, який вимагає правильних підказок та перевірки результатів. Без підготовки команди деякі люди ігноруватимуть агента, а інші можуть надмірно йому довіряти, що призведе до помилок у кодуванні.

Проведіть короткий інструктаж: навчіть розробників формулювати завдання як дії («створити тест», «рефакторинг»), а не як запитання. WaitesСпочатку ми дали агенту час «звикнути» до стилю кожного розробника. Як я вже згадував раніше, агент Copilot почав ефективно працювати лише приблизно через тиждень після аналізу структури проекту — DTO, сервісів, постачальників та моделей. Після цього продуктивність команди помітно зросла, а тестування та перегляд коду стали набагато швидшими.

4. Забезпечення безпеки та дотримання політик

Агенти можуть ненавмисно надсилати внутрішні дані до зовнішніх API або вставити фрагменти коду з несумісними ліцензіями. Щоб запобігти витоку даних або юридичним проблемам, створіть внутрішню політику ШІ. Вона має визначати, які дані ніколи не можна вводити агентам (ключі, паролі, дані клієнтів), як перевіряється код і хто відповідає за релізи.

At Waites, ми вирішили це на архітектурному рівні: усі інструменти з доступом до коду працюють у корпоративному середовищі (Gemini Enterprise, GitHub Copilot з обмеженнями API). Для конфіденційних проектів ми використовували окремі ізольовані середовища — подібно до того, як ми справлялися з тестуванням нових баз даних — щоб уникнути витоків даних. Крім того, ми дотримуємося принципів інформаційної безпеки згідно з ISO/IEC 27001, що означає, що всі результати завжди перевіряються людиною.

5. Плануйте масштабування з самого початку

Якщо пілотний проект буде успішним, вам знадобиться план розгортання агента для інших команд. Без нього агент залишається «іграшкою» для однієї групи, без системного впливу.

Я рекомендую створити внутрішню платформу з простими шаблонами, інтеграціями та посібниками. Додавайте функції поступово — від тестування до CI/CD та документації.

Висновок

Впровадження агентів штучного інтелекту — це не «чарівна кнопка», це системний підхід, який перетворює хаос на ефективність. Наш досвід у Waites показує, що за умови належної інтеграції, навчання та зосередження на безпеці, агенти можуть значно пришвидшити роботу, зменшити кількість помилок та звільнити час для генерації нових ідей. Почніть з пілотного проекту, виміряйте результати, а потім масштабуйте. Штучний інтелект стане ще потужнішим інструментом у майбутньому, але пам’ятайте: ключовим фактором успіху є люди, які керують цими технологіями. Якщо ваша команда готова, не зволікайте — агенти ШІ вже тут, готові допомогти вашому бізнесу зростати.