Автономная разработка: от конвейера к ИИ-управлению
Разработчик внедрил систему с ИИ-продактом, которая управляет командой агентов-исполнителей для круглосуточного закрытия задач из бэклога. Схема строится на мультиагентном конвейере, где каждому агенту назначена роль: аналитика, архитектора или разработчика. Для хранения контекста и истории решений используется система задач, позволяющая агентам опираться на прошлый опыт, а не только на текущий код.
Чтобы избежать микроменеджмента и проблем с узким контекстом исполнителей, была создана роль ИИ-продакта. Его задача — понимать потребности пользователя, оценивать адекватность технических решений и принимать решения в ситуациях, когда у исполнителей не хватает информации. В эксперименте использовалась модель Claude Opus 5 в качестве продакта, а разработка велась двумя провайдерами: Codex на базе GPT 5.6 sol и Claude на Opus 5 с обязательным перекрестным ревью (кросс-ревью) результатов друг друга.
Результаты эксперимента и масштабы работы
За одну неделю работы в четырех направлениях команда выполнила около 350 задач. Для обеспечения работы было задействовано 1600 сеансов моделей, которые потребили около 14 млрд токенов. ИИ-продакт самостоятельно выполнял функции приемки, добавлял новые задачи в бэклог и планировал их выполнение, обращаясь к человеку только по неясным вопросам.
Для управления процессом был внедрен дашборд, отображающий живые процессы: активность pid, свежесть файлов и статусы коммитов. Это позволило избежать «молчаливого простоя»: если работа стоит без движения, продакт обязан сообщить причину — от исчерпания лимитов до отсутствия проверяющей модели.
Проблема ИИ-бюрократии
Несмотря на высокую интенсивность, эксперимент показал, что ИИ склонен к созданию избыточной бюрократии. Для получения предсказуемого результата необходимо вводить жесткие критерии завершения задач (DoD) и ограничения (constraints), но нейросети часто склонны к оверинжинирингу и усложнению процессов. В итоге значительная часть времени уходила не на полезную работу, а на процессные задачи, что замедляет общую скорость закрытия задач.