В современную эпоху искусственного интеллекта создание программного обеспечения трансформируется с беспрецедентной скоростью. Проекты, способные автоматически генерировать приложения по описанию пользователя, перестают быть фантастикой, однако на практике часто сталкиваются с трудностями обеспечения надежности и качества итогового продукта. Одним из примеров успешной реализации подобного инструмента является app.build — открытый AI-генератор приложений, ориентированный на создание работоспособных полноценных CRUD веб-приложений без необходимости вмешательства человека. Фундаментальным принципом, который лег в основу разработки app.
build, стал выбор между функциональными возможностями и надежностью. В контексте автоматической генерации кода это означает выбор между сложными, продвинутыми функциями и гарантией корректной работы итогового приложения. Разработчики фокусируются на первом варианте — стремлении к максимальной надежности с небольшими ограничениями на сложность создаваемых решений. Такая философия противостоит распространённым сегодня тенденциям, где AI-инструменты пытаются охватить множество возможностей, превосходя по функциональности традиционные решения, но нередко уступают с точки зрения качества и устойчивости итогового кода. app.
build стартовал с узкой специализации на OLTP-системах и CRUD-приложениях — повседневных инструментов для управления данными в вебе. Это позволило ограничить технический стек и типы создаваемых приложений, повысив уровень контроля и обеспечив возможность системных проверок на всех этапах генерации. Такой подход дал возможность добиться высокого качества генерируемого кода с минимальным уровнем ошибок, что крайне важно для пользователей, ожидающих именно работоспособное приложение по окончании процесса. В архитектурном плане app.build опирается на три ключевых компонента: конечный автомат управления состояниями (Finite State Machine, FSM), параллельный поиск с разветвлением и специализированных акторов, выполняющих отдельные задачи.
Переход от последовательного линейного конвейера к графовой структуре работы позволил добавить гибкости и возможности интерактивного вмешательства. FSM отвечает за контроль за последовательностью этапов, направляя дочерние агенты посредством событий, что обеспечивает структурированное и управляемое выполнение задач без излишнего усложнения логики. Акторы — это специализированные субагенты, каждый из которых сосредоточен на выполнении своей функции: генерация модели данных, создание backend-логики, разработка frontend-кода и внесение последующих изменений. Важной особенностью архитектуры стало поддержание параллельного исполнения задач, что значительно снижает время ожидания пользователя и одновременно повышает качество результата. Благодаря разбиению на независимые сущности удалось регулировать нагрузку и добиваться баланса между скоростью и глубиной поиска решений.
Сердцем процесса генерации является поиск в дереве возможных решений, где каждая ветка соответствует варианту исходного кода. Такое деревооброзное исследование упрощает нахождение корректных вариантов и позволяет вовремя прерывать работу при успешном прохождении всех этапов валидации — это существенно сокращает ресурсы и время на обработку. Каждая задача проверяется в изолированной среде, что исключает влияния одной части приложения на другую и повышает стабильность при параллельном выполнении. Особое внимание уделено сценарию редактирования уже сгенерированных компонентов, который оказался гораздо сложнее из-за разнообразия возможных изменений — от незначительных декоративных правок до трансформаций в архитектуре проекта. editActor, компонент, отвечающий за эти задачи, работает в рамках уже установленного проектного каркаса и поддерживает согласованность посредством многочисленных проверок и тестов.
Такой подход позволил сохранить результаты прошлых шагов и избежать полного перегенерирования приложения при каждом исправлении. Важнейшим инженерным решением стало создание статeless архитектуры агента, что позволяет масштабировать систему без сложностей с сохранением состояния между сессиями. Все исходные данные хранятся и восстанавливаются динамически из поступающих payload'ов, а переходы FSM и внутренние состояния акторов сериализуются. В результате систему можно развернуть в облачных средах с поддержкой автоскейлинга, минимизируя технические накладные расходы. Пользовательский интерфейс и взаимодействие с конечным пользователем также трансформировались в рамках разработки.
Первоначальные наработки с отдельных этапов уточнения промптов и интеграцией с внешними системами показали недостаточную эффективность. Итогом стала реализация отдельного верхнеуровневого агента, который занимается сбором требований от пользователя и передает их в ядро генерации, облегчая для конечного пользователя формулировку запросов и взаимодействие с системой. Такой дизайн помогает избежать типичных ошибок ввода и повышает качество конечного результата. Контроль качества и валидация — одна из сильнейших сторон app.build.
В основе лежит цепочка из нескольких уровней проверок: компиляция TypeScript, написание и выполнение unit-тестов для backend-логики, использование статического анализа с кастомными правилами, а также интеграция end-to-end тестов с Playwright. Последний этап обеспечивает согласованность с пользовательскими требованиями и выявляет ошибки, труднодиагностируемые на ранних фазах. Создание и поддержание качественного контекста для агентов считается здесь ключевым элементом успешной генерации. Это не просто высказывание продуманных фраз, а системное инженерное решение, включающее подбор релевантных деталей, шаблонизацию системных и пользовательских промптов, а также динамическое управление объемом и структурой представляемой информации. Исполнение принципов инкапсуляции и контекстного сужения помогает избежать разбавления внимания модели и снизить задержки обработки, обеспечивая эффективное использование ресурсов.
Одной из интересных особенностей стала автоматизация создания примеров и правил для системных промптов на основе анализа ошибок предыдущих сессий генерации. Используя возможности современных моделей LLM и большие контекстные окна, команда разработчиков внедрила обратную связь, позволяющую быстро реагировать на типичные проблемы и повышать качество итогового кода. В технологическом стекле app.build использует разнообразные современные инструменты. TypeScript с системой Drizzle, tRPC и Zod стал рабочей базой для реализации строгой типизации и согласованности архитектуры.
В сфере инфраструктуры применяется Dagger для управления контейнерами и изоляции исполнения, что существенно упрощает масштабирование и обработку параллельных задач. Инструменты трассировки, такие как Langfuse, помогают анализировать производительность и оптимизировать расходы на работу LLM. Перспективы развития app.build связаны с расширением поддержки новых технологических стэков и более сложных сценариев использования, при этом сохраняется приоритет надежности и качества итогового приложения. Опыт текущей версии и накопленные решения дают возможность масштабировать функционал и совершенствовать архитектуру, включая внедрение новых методов валидации и автоматизации контекста.
