В современном мире программирования растущая роль искусственного интеллекта, в частности больших языковых моделей (LLM), трансформирует процесс разработки программного обеспечения. Многие разработчики привыкли оценивать качество кода через призму синтаксической чистоты и правильности структурирования. Однако синтаксис — это лишь первый шаг в создании работоспособного и надёжного кода. Истинная же ценность проявляется на уровне runtime — выполнения программы, где раскрываются все скрытые проблемы и «загадки», недоступные простому взгляду на исходный текст. Большие языковые модели воспринимают код подобно тому, как вода течёт по каналам — стремятся найти простые, понятные пути.
Сложные приёмы, запутанная логика и обфускация не только замедляют их понимание, но и приводят к ошибкам. Простота выигрывает. Однако понимание кода — это только начало. Настоящее партнёрство между человеком и ИИ выстраивается в процессе многократного обмена информацией и обратной связи. Модель генерирует фрагменты программы или исправления, инструменты сообщают о состоянии и результатах, разработчик направляет процесс, а ИИ адаптируется и учится на основании новых данных.
Статические анализаторы и тесты становятся своего рода «общими глазами» и «памятью» этой команды. Именно в таком взаимодействии человек и машина достигают максимальной эффективности. Тем не менее существует зона недосмотра — область поведения программы, не отражённая в коде и скрытая от человеческого взгляда и анализа на этапе компиляции или статической проверки. Это реальное выполнение: утечки памяти, сложные условия гонки в многопоточности, деградация производительности при больших нагрузках. Все они возникают только в runtime, проявляясь в рабочих системах, и никому не доступны до тех пор, пока не начнут создавать реальные проблемы.
Именно здесь наблюдаемость и мониторинг становятся средствами сотрудничества. Платформы, предоставляющие глубокий уровень видимости процессов, сообщений, распределения памяти и прочих параметров, открывают окна в мир внутреннего состояния приложения. Примером такого подхода является среда BEAM, мощная виртуальная машина, построенная для надёжной работы и наблюдения. BEAM в реальном времени отображает каждый процесс, каждое сообщение и каждый паттерн потребления памяти, позволяя человеку увидеть общую картину, а ИИ — проанализировать потоки данных и выявить закономерности, которые сложно заметить собственными глазами. Другой яркий пример — Deno, окружение для запуска JavaScript с интегрированным профилировщиком на базе V8.
Этот инструмент показывает блокировки в event loop, узкие места в асинхронном выполнении, строит огненные графики фактического исполнения кода. Здесь человеческий опыт и интуиция указывают ИИ на проблемные зоны, а модель усиливает общение деталями и советами по оптимизации. Таким образом runtime превращается в единое рабочее пространство для команды, состоящей из человека и машины. Текущая тенденция развития программных сред и инструментов — сделать runtime максимально прозрачным и информативным не только для разработчика, но и для ИИ. Обратной стороной этой прозрачности является способность задавать правильные вопросы и эффективно обрабатывать огромные массивы жизненно важной информации о поведении системы.
Главное преимущество прозрачного runtime — это расширение горизонтов сотрудничества. Человек задаёт вопросы, используя опыт и контекст задачи. ИИ с помощью вычислительных мощностей анализирует огромное количество данных, выявляет аномалии и предлагает гипотезы, которые человеком могли быть упущены. Такое взаимодействие становится возможным только при условии, что runtime открывает свои «тайны» через соответствующие интерфейсы, метрики и профилирование. Разработчикам стоит выбирать инструменты и среды, которые содействуют такому взаимодействию.
![The Chaos of AI Agents [video]](/images/EB0FACDB-061E-49B4-9E7B-1B7776FB4F6D)
