В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта инженерные практики переживают настоящую революцию. Современные технологии позволяют создавать инструменты, которые существенно расширяют возможности как отдельных специалистов, так и коллективов, превращая традиционные методы работы в динамичные, адаптивные процессы. Одним из самых перспективных направлений является разработка многоагентных систем, основанных на больших языковых моделях (LLM), способных эффективно взаимодействовать друг с другом для решения комплексных инженерных задач. Многоагентные системы - не новинка в теории, их концепция существует уже довольно давно. Классически под ними понимаются наборы автономных "агентов", каждый из которых отвечает за отдельный аспект решения общей проблемы.
Однако внедрение LLM в роли таких агентов изменило ситуацию и внесло качественные преобразования в возможности и применение этих систем. Современные агенты стали интеллектуальными, способными управляться гибкими наборами инструментов и инструкций, что позволяет использовать различные языковые модели, оптимизированные под конкретные задачи, при этом балансируя между качеством и стоимостью работы. Строительство таких систем часто базируется на специализированных фреймворках для оркестровки агентов, которые предоставляют обширные возможности по хранению состояния диалогов, отладке и мониторингу работы. Благодаря этим инструментам можно создавать цепочки взаимодействий между агентами, где один агент вызывает друг друга с определённым запросом и получает ответ, реализуя сложные сценарии обработки информации и принятия решений. Примером рабочей реализации многоагентной системы служит разработка NewStore - компании, которая внедряет многоагентные инструменты для улучшения инженерных процессов.
Одним из ключевых продуктов команды стал Slack-бот по имени Shoppy, который упрощает управление и автоматизацию тестирования мобильных приложений через привычный мессенджер. Shoppy выступает как контактное лицо в Slack, способное извлекать из беседы данные для запуска CI/CD pipeline с кастомизированными тестовыми сценариями. Эта интеграция позволяет инженерам оперативно воспроизводить проблемы, о которых сообщают пользователи, и оценивать их приоритетность без необходимости переключаться между инструментами. Технически Shoppy способен автоматически определять, какое именно приложение, версия и платформа должны быть протестированы, используя доступ к спискам проектов и версиям в GitLab, а также проверяя текущие версии приложений в App Store и Play Store. Запуск теста инициируется через GitLab REST API, а результаты и статус выполнения возвращаются непосредственно в обсуждение Slack, предоставляя все необходимые артефакты для детального анализа и дальнейшей работы.
Архитектура приложения реализована на Python и развернута в Google Cloud Run. Используются современные решения для интеграции с Slack, а также API крупных платформ для взаимодействия и обработки сообщений в асинхронном режиме. Сочетание облачной инфраструктуры и механизмов очередей задач позволяет эффективно управлять потоком событий, обеспечивая надёжность и масштабируемость. Другой значимой разработкой является так называемый агент для "глубоких" исследований инцидентов - инструмент, нацеленный на автоматизацию детального анализа аварийных ситуаций и проблем в инфраструктуре. Для решения этой задачи команда выбрала подход мультиагентной системы с разделением ролей: супервизор-агент координирует работу нескольких исследовательских агентов, каждый из которых отвечает за изучение определённого аспекта инцидента, опираясь на широкий набор специализированных инструментов для работы с данными из различных источников.
Ключевым моментом здесь является предоставление агентам доступа к информации из нескольких систем: PagerDuty для управления инцидентами, GitLab для анализа кода и процессов CI/CD, Google Cloud Platform для мониторинга логов и метрик, а также к результатам собственных предыдущих исследований. Таким образом, агенты могут создавать комплексные отчёты, объединяющие сведения из разных доменов и рассматривающие проблему комплексно. Реализация таких инструментов потребовала разработки серии API-инструментов - механизмов, которые дают агенту возможность извлекать, анализировать и делать выводы на основе полученных данных. Это позволило построить цикл автономного анализа с постепенным сужением области поиска проблемы и выработкой рекомендаций по её устранению. Симуляция инцидента во время внутреннего хакатона показала высокую эффективность такого подхода.
Агент быстро определял ключевые метрики, находил ошибки в логах, связывал их с конкретными изменениями в кодовой базе и предлагал конкретные действия для исправления ситуации. Несмотря на то что генерация полного отчёта требовала около восьми минут, промежуточные данные поступали по мере их готовности, что позволяло реагировать быстрее и уточнять гипотезы в режиме реального времени. Данные эксперименты продемонстрировали потенциал интеграции многоагентных систем и ИИ в инженерные процессы. Такой подход повышает качество анализа, ускоряет решение проблем и даёт возможность инженерам сосредоточиться на творческих аспектах разработки, доверяя рутинные проверки и сбор информации интеллектуальным помощникам. Помимо непосредственного повышения эффективности, многоагентные системы строят новую культуру взаимодействия.
Агенты, тесно интегрированные с повседневными коммуникационными платформами, делают работу более прозрачной и доступной, усиливают коллаборацию и ускоряют обмен знаниями внутри команд. Возможность подключать разные модели под разные задачи даёт гибкость и открывает перспективы для масштабирования таких решений в самых разных инженерных областях. В целом, будущее инженерии неразрывно связано с развитием интеллектуальных агентских систем. Компании, которые уже сегодня инвестируют в исследования и практическую реализацию многоагентных инструментов, получают конкурентные преимущества и формируют стандарты эффективности работы с современными технологиями. Новые возможности искусственного интеллекта позволяют не только автоматизировать рутинные операции, но и создавать продукты и сервисы нового уровня, выходящие за рамки привычного представления о программной инженерии.
В конечном итоге использование многоагентных систем, построенных на базе больших языковых моделей, становится катализатором трансформации инженерной деятельности. Это помогает решать сложные задачи быстрее и качественнее, снижать издержки, и одновременно стимулировать инновации, что в современной цифровой экономике является залогом успеха и устойчивого развития. .
