Сфера разработки ПО эволюционирует от отдельных ИИ-помощников по кодированию к специализированным командам работающих параллельно ИИ-агентов, которые обеспечивают бóльшую эффективность и специализацию, пишет на портале ITPro Today Дерек Эшмор, директор компании Asperitas по внедрению ИИ.

На дворе 2025-й, и агенты-кодировщики уже не в новинку. Для программистов стало обычным делом работать с агентом на базе ИИ, таким как Copilot или Cursor, чтобы ускорить процесс разработки ПО.

Сегодня программисты-новаторы делают еще один шаг вперед в развитии ИИ-агентов. Они создают целые команды агентов-кодировщиков, что значительно повышает эффективность и масштабируемость инструментов кодирования с помощью ИИ.

Однако замена одного агента-кодировщика мультиагентной командой создает новые проблемы, не в последнюю очередь связанные с принятием решения о том, как именно создавать и оркестрировать агентов.

Ниже мы остановимся на том, почему разработчики выбирают командную модель агентов-кодировщиков и какие фреймворки им стоит рассмотреть. В этой статье я опираюсь на свой личный опыт использования команд агентов-кодировщиков для оптимизации моих собственных программных проектов за последние несколько месяцев.

Что такое команда агентов-кодировщиков?

Команда агентов-кодировщиков — это именно то, на что это похоже: группа ИИ-агентов, которые помогают с кодированием.

Команды агентов являются инновационными, потому что до недавнего времени большинство разработчиков полагались только на одного ИИ-агента, который помогал им писать, собирать, тестировать и/или развертывать код. Они использовали инструменты разработки с использованием ИИ, которые были более или менее рассчитаны на то, чтобы работать так, как если бы они были единым разработчиком полного цикла и инженером DevOps, способным справляться со всеми аспектами процесса разработки ПО и его жизненного цикла.

Команды агентов-кодировщиков заменяют этот подход набором агентов, каждый из которых предназначен для решения своей задачи разработки. Точное количество агентов и их роли могут варьироваться, но, например, один агент может писать код фронтенда, в то время как другой разрабатывает бэкенд приложения, третий пишет и выполняет тесты, а четвертый просматривает результаты тестирования, чтобы определить, подходит ли код для развертывания. И наряду со всем этим есть «агент-тимлид», ответственный за получение инструкций высокого уровня от человека-разработчика и делегирование их отдельным агентам в команде.

Преимущества использования нескольких ИИ-агентов при кодировании

Переход к мультиагентному подходу в разработке ПО с использованием ИИ дает ряд преимуществ, которые помогают сделать процесс разработки еще более быстрым и гладким, чем при использовании традиционной модели с одним агентом.

  1. Ускорение разработки. Возможность одновременного задействования нескольких агентов увеличивает скорость разработки. Если вы можете писать свой код фронтенда и бэкенда параллельно, и при этом запускать процесс тестирования и проверки, как только код начинает появляться, вы переходите от идеи к релизу гораздо быстрее, чем если бы у вас был один агент, выполняющий эти задачи последовательно.

    Это преимущество особенно важно в крупномасштабных проектах, где возможность параллельной работы с несколькими компонентами приложения может значительно ускорить процесс разработки.
  2. Специализация агентов. Агенты, как правило, работают эффективнее, если они оптимизированы для выполнения конкретных задач. Например, агент, предназначенный для разработки фронтенда, скорее всего, будет создавать более качественный код, подключаясь к модели, оптимизированной для этой цели.

    В этом смысле иметь команду агентов-кодировщиков предпочтительнее, чем полагаться на универсального агента для написания всего вашего кода. Последний может справиться со всем этим, но не оптимальным образом.
  3. Имитация человеческих команд. Мультиагентная модель упрощает согласование рабочих процессов разработки с помощью ИИ со структурой человеческих команд разработчиков ПО. Каждый ИИ-агент может выполнять задачи, которые могли бы быть возложены на разных программистов, такие как (опять же) разработка фронтенда и бэкенда.

    Таким образом, мультиагентная модель позволяет людям, участвующим в процессе разработки, работать бок о бок с агентами, настроенными для их конкретных областей, что еще больше повышает производительность и эффективность.
  4. Превращение разработчиков во владельцев продукта. Команды агентов позволяют разработчикам выступать в роли владельцев продукта, которые могут контролировать все аспекты процесса разработки. Разработчики определяют, чего они хотят добиться, а затем передают реализацию агентам.

    В результате сокращается время, затрачиваемое на ручное кодирование, и больше внимания уделяется функциям приложения и оптимизации, что в конечном итоге приводит к созданию более качественного продукта за меньшее время.

Практические подходы к созданию команд ИИ-агентов при разработке ПО

Внедрение мультиагентной модели на практике может оказаться непростой задачей, поскольку, как и во многих других агентных ИИ-технологиях, решения для создания команд ИИ-агентов и управления ими остаются разрозненными. Существуют различные платформы, с разными преимуществами и ограничениями. Таким образом, задача разработчиков заключается в выборе платформы агентов-кодировщиков, которая наилучшим образом соответствует их общим целям и приоритетам.

Поэкспериментировав с несколькими фреймворками ИИ-агентов для разработки ПО, я остановился на следующих основных на данный момент вариантах (важно отметить, что быстро развивающаяся природа этой области означает, что этот список может измениться всего через несколько месяцев):

  • MetaGPT. Симулирует управление проектами, разработку и контроль качества. Хороший вариант для создания сквозной кодовой базы.
  • CrewAI. Использует основанный на ролях модульный агентный подход. Отлично подходит для структурированных командных рабочих процессов, которые разбиты на отдельные задачи разработки.
  • AutoGen. Платформа агентов, управляемая событиями. Отлично подходит для высокоавтоматизированных агентных рабочих процессов разработки ПО. Преимуществом является поддержка нескольких моделей (включая Claude и OpenAI/GPT).
  • OpenCode. Облегченная платформа на основе CLI для управления взаимодействиями агентов. Отлично подходит для разработчиков, которые предпочитают терминальные рабочие процессы.
  • Claude-Flow. Open Source-платформа агентного ИИ, которая нативно интегрируется с Claude. Использует модель, в которой агент-тимлид отвечает за делегирование задач другим агентам. Подходит для рабочих процессов с четко определенными ролями разработчиков.

Вывод

Надо отметить, что в целом не каждый проект разработки или потребность лучше всего обеспечиваются командой агентов-кодировщиков. Для очень небольших кодовых баз обычно лучше использовать одного агента. Также может оказаться целесообразным использовать только одного агента для решения отдельных задач, таких как устранение конкретной ошибки.

Но для большинства проектов по разработке ПО создание команды агентов-кодировщиков — это более быстрый и продуктивный способ работы. Самое большое препятствие, которое необходимо преодолеть, — это просто решить, какой агентный фреймворк использовать. Главное, что программисты могут задействовать целый парк агентов, адаптированных к их уникальным потребностям.