AI-агенты постепенно меняют привычный процесс разработки: человек всё меньше пишет код напрямую и всё больше выступает в роли оркестратора — ставит задачи, направляет агентов, проверяет результат и выстраивает вокруг них целую экосистему инструментов.
В первой части разберём, как выглядит работа с агентами в продакшене уже сегодня: от планирования и итераций до ревью, файлов-памяти и автоматизации проверки кода. Посмотрим, куда развивается агентная экосистема и почему агенты постепенно выходят за пределы IDE — в мессенджеры и другие среды, где они могут работать практически 24/7. Отдельно поговорим о главном компромиссе этой эволюции: возможностях агентов и безопасности их работы.
Во второй части разберём, как контролировать результат такой разработки. Несмотря на весь шум вокруг AI, задача остаётся знакомой: нужно проверять код, независимо от того, кто его написал — человек или агент. Посмотрим, как тестирование, статический анализ и другие QA-инструменты помогают находить проблемы и обеспечивать качество и безопасность без необходимости изобретать новый подход к контролю.
В итоге поговорим о том, как адаптировать привычные инженерные практики к новой реальности: использовать возможности AI-агентов на полную, но не забывать главное правило — не доверяй, проверяй.
Теги: generative ai genai development ai-агенты ai
Мероприятия сообщества
Кратко о мероприятии
- Для кого
- Разработчики ПО, QA-инженеры, Руководители разработки, Техлиды, DevOps-инженеры
- Основные темы
- AI-агенты в разработке ПО, Ревью кода, Обеспечение качества, Тестирование ПО, Статический анализ, Процесс разработки, Разработка с помощью AI
- Что получите
- Понять текущее состояние AI-агентов в продакшене, Научиться эффективно оркестрировать AI-агентов, Научиться применять тестирование и статический анализ к коду, написанному AI, Понять компромиссы между возможностями агентов и безопасностью, Получить представление о будущем экосистем AI-агентов
- Формат программы
- вебинар, обзор, производственные кейсы