За последние несколько лет искусственный интеллект значительно изменил способ создания программного обеспечения, и одним из самых захватывающих направлений стала разработка AI-агентов, способных помогать программистам писать код. Я провел целый год, пытаясь создать лучший на рынке AI-кодировщик, и этот опыт стал для меня настоящим источником ценных уроков и глубоких размышлений о будущем программирования с помощью машин. Начало пути всегда кажется многообещающим. Моя команда и я предстали перед задачей предоставить простое, но мощное решение, которое бы облегчало рутинные и творческие процессы программирования. Мы сделали ставку на командный интерфейс (CLI) — минималистичный инструмент, который мог бы предлагать помощь сразу в контексте разработчика без отвлечений, связанных с графическими оболочками.
Такой подход позволил сосредоточиться на самом важном — создании надежного и умного кода. Одним из первых наших преимуществ стала возможность учесть максимальный контекст: AI читал множество файлов, имеющих отношение к задаче пользователя. Это значительно увеличило качество и уместность предлагаемых изменений. Мы отказались от сложных проверок разрешений, работая в режиме YOLO, что казалось смелым и даже рискованным, но позволило избежать бюрократических тормозов и увеличить скорость отклика системы. Интересным решением стали так называемые knowledge.
md файлы — своеобразные хранилища знаний, которые внедрялись прямо в кодовую базу и обновлялись автоматически. Это помогало компьютеру «учиться» в процессе и повышать эффективность с каждой новой задачей. Многие из этих методологий использовались и используются сейчас в индустрии и стали своего рода отраслевым стандартом. Тем не менее идея создать суперпродукт за считанные месяцы потерпела крах. Продукт рос, в том числе и в финансовом плане — уже на этапе акселератора Y Combinator мы достигли ежемесячного дохода в 5000 долларов.
Однако техническая надежность не соответствовала амбициям. В течение десяти месяцев мы столкнулись с серьезными проблемами редактирования файлов, которые иногда приводили к отказам в 5-10% случаев. Наши первоначальные решения оказались значительно менее устойчивыми, чем у конкурентов. Отсутствие стабильности напрямую влияло на удержание пользователей. Люди не хотели работать с инструментом, который порой подводил именно в критические моменты.
Мы оказались перед выбором: либо продолжать добавлять новые функции, либо остановиться и улучшить фундаментальную надежность. В ретроспективе я убеждён, что если бы мы внедрили комплексные автоматизированные тесты, которые бы каждую ночь проверяли работоспособность основных функций, мы бы сразу увидели «узкие места» и смогли эффективно бороться с неполадками. Ручное тестирование занимало слишком много времени и не всегда давало достаточный объектив. Также мы слишком долго держались за дополнительные фишки, которые на самом деле отвлекали от основной цели. Такие функции, как автоматика в определении контекста ввода и автоматическое обновление knowledge-файлов, вызывали больше проблем, чем приносили пользы, и в итоге были почти полностью убраны.
В какой-то момент мы даже осознали, что неправильно распределяли усилия между участниками команды — я взял на себя большую часть технической работы, оставляя соучредителю менее значимые задачи, что понизило нашу общую продуктивность и мотивацию. Один из важных процессов, которых нам не хватало, — регулярные ретроспективы, когда команда собирается, чтобы обсудить, что стоит усилить, что убрать и какие направления исследования принять. Такой структурированный подход помогает не терять фокус и постоянно адаптироваться к изменениям на рынке и в технологиях. Интересно отметить, что конкуренты, такие как Claude Code, сделали ставку на более узкую специализацию: их продукт работает полностью на клиентской стороне, использует более простые модели редактирования и ориентируется исключительно на текстовый поиск и замену. Такой фокус принес им заметный успех и показал, что иногда меньше значит больше.
За последние месяцы мы запустили новый продукт с мультиагентной архитектурой, где один агент может порождать других с разной специализацией для решения комплексных задач. Это позволило поднять качество оцениваемых задач и открыло массу новых возможностей для развития. По отзывам пользователей, концепция воспринята позитивно и сулит большие перспективы. Взгляд в будущее показывает, что парадигма мультиагентного программирования будет доминировать. Разделение обязанностей между агентами позволяет значительно увеличить эффективность и адаптивность решений.
Кроме того, концепция «живого обучения», при которой агент учится на собственном опыте и улучшает себя во время работы, становится все более востребованной. Переход от пассивного ожидания команд к активной инициативе со стороны AI-агента позволит повысить продуктивность программистов и избавит от рутины принятия решений. Важным этапом станет «замкнутый цикл»: агент не просто предлагает изменения, а самостоятельно тестирует, оценивает качество, вносит доработки и фиксирует изменения в системе управления версиями. Кроме того, мы ожидаем, что рекурсивное самоулучшение агентов станет реальностью. Такие системы смогут автоматически корректировать свои недостатки и оптимизировать производительность, что станет серьезным конкурентным преимуществом.
Стоит отметить, что в сфере искусственного интеллекта появится лидер — xAI, который сможет обеспечить качество моделей и интеллектуальную мощь, значительно превосходящую других игроков. Однако, конечный успех будет зависеть не столько от самой модели, сколько от того, насколько эффективно агенты смогут взаимодействовать друг с другом в единой сети. Прошедший год был невероятно насыщенным и полным вызовов, маселом работы и открытий. Разработка AI-агента для программирования — сложная задача, требующая терпения, экспериментов и постоянного анализа. Каждый неудачный опыт стал ступенькой к новым идеям и улучшениям.
