Современные программные агенты стремительно развиваются и уже способны справляться с широким спектром задач, связанных с разработкой и исправлением кода. Тем не менее, несмотря на их мощные алгоритмы и искусственный интеллект, они иногда сталкиваются с трудностями, которые напоминают проблемы, свойственные человеческим программистам — например, неопределенность, зацикливание или снижение скорости работы. В свете этого возникает закономерный вопрос: насколько качество исходного кода влияет на эффективность работы таких агентов? Чувствуют ли агенты неудобство при взаимодействии с плохим кодом, и насколько это отражается на результатах и экономических показателях проектов? Общие представления о качестве кода для людей включают такие показатели, как читаемость, структурированность, отсутствие дублирующего кода и adherence к стилю кодирования. Однако современные исследования показывают, что агенты работают по несколько иным принципам, и некоторые аспекты качества, важные для программистов, не имеют особого значения для искусственного интеллекта. Например, агенты мало зависят от удобочитаемости или даже от последовательности именований переменных; они могут эффективно искать и анализировать нужные участки, используя свои возможности масштабного поиска и логического вывода.
Тем не менее, ключевыми факторами, влияющими на успех агентов, оказались такие метрики, как «минимальный индекс поддерживаемости» (maintainability index) и максимальная когнитивная сложность функций или файлов. Высокая когнитивная сложность, превышающая определенный порог (например, уровень 9), значительно снижает вероятность успешного выполнения задачи агентом. Аналогично, если в проекте присутствуют файлы с очень низким уровнем поддерживаемости, этот «узкий» элемент создает значительные препятствия, затрудняя анализ и корректировку. Таким образом, крайне неудачные или плохо спроектированные участки кода становятся серьезным барьером для работы автоматизированных систем. В ходе экспериментов, где один и тот же агент выполнял задачи по исправлению и расширению проектов, исходный код последовательно ухудшался, сохраняя при этом исходную функциональность.
Для измерения влияния качества кода использовались разные параметры — когнитивная сложность, количество кодовых «запахов» (code smells), индекс поддерживаемости и пр. Удивительно, но обнаружилось, что такие признаки, как общее число кодовых запахов или средняя когнитивная сложность, не коррелируют напрямую с успешностью агента в выполнении задачи. С другой стороны, низкий минимальный индекс поддерживаемости и наличие зон с повышенной нагрузкой на когнитивные ресурсы оказались довольно четкими предикторами проблем. Что касается затрат и времени выполнения, здесь влияние качества кода оказалось более очевидным — с ростом когнитивной сложности растут и вычислительные ресурсы, необходимые агенту для анализа, что ведет к увеличению стоимости и длительности выполнения. Особенно это проявлялось в разнообразных задачах, где различия по сложности исходных данных напрямую отражались на затратах токенов или процессорного времени.
Интересен и аспект поведения агентов в сложных ситуациях. Известны случаи, когда агенты попадали в бесконечные циклы, требовавшие вмешательства человека для прерывания процесса. Одним из запомнившихся примеров стало поведение одного из агентов, который, завершив выполнение задачи, приступал к «очистке» проекта — безудержно удалял файлы, а затем заново их восстанавливал, повторяя этот цикл несколько раз и расходуя миллионы токенов и большую часть вычислительных ресурсов. Такие инциденты демонстрируют, что несбалансированная архитектура и излишняя сложность проекта могут стать не просто дополнительной нагрузкой, а настоящей ловушкой для искусственного интеллекта. Тем не менее, несмотря на влияние качества кода, куда более значимыми факторами, определяющими успех выполнения задачи, оказались сам агент и специфика задачи.
Анализ нескольких современных моделей показал, что вне зависимости от качества исходного кода выбор продвинутого агента с подходящими алгоритмами и настройками обеспечивает гораздо более высокую вероятность успешного завершения работы. Одни задачи агенты проходят с минимальными ошибками, другие же требуют дополнительной человеческой поддержки и более тонкой настройки операционной среды. Таким образом, можно утверждать, что плохой код действительно усложняет работу программных агентов, снижая их эффективность и увеличивая издержки. Однако этот эффект не сводится к простому ухудшению читаемости или стилю — речь идет о структурных и когнитивных характеристиках кода, которые затрудняют логический анализ и усложняют принятие решений. Для разработчиков и команд, применяющих автоматизированные решения, это служит очередным аргументом в пользу инвестиции в улучшение архитектуры и поддерживаемости проектов, а также в выбор качественных инструментов и агентов, адаптированных под конкретные задачи.
Интересно, что пока что агенты показывают высокую устойчивость к таким человеческим факторам, как неряшливое именование или стиль оформления, что может изменить подход к ревью и улучшению кода с точки зрения автоматизации. В целом перспективы использования искусственного интеллекта в разработке связаны не только с увеличением скорости и продуктивности, но и с более точным пониманием того, какие аспекты качества действительно важны для ИИ-систем. В ближайшем будущем можно ожидать расширение исследований в области взаимодействия кодового качества и искусственного интеллекта, появление новых метрик, адаптированных под возможности и ограничения агентов, а также появление инструментов более глубокого контроля и оптимизации производительности. Подытоживая, стоит отметить, что поддержание достойного уровня архитектуры и минимального порога когнитивной сложности в проектах важно не только для человеческих программистов, но и для успешного взаимодействия с программными агентами. Это снижает вероятность ошибок, уменьшает риски возникновения бесконечных циклов и снижает затраты.
Хорошая практика кодирования, таким образом, остается залогом построения эффективных, качественных и масштабируемых решений — вне зависимости от того, кто или что участвует в процессе разработки.
