Казалось, что летим, а на деле — ползём. Как ИИ-помощники незаметно крадут время у профессиональных кодеров

ИИ-ассистенты для программирования уже умеют писать код, запускать тесты и искать баги — всё почти без помощи человека. Но за этим фасадом кроется не волшебство, а сложный механизм, в основе которого — языковые модели, хитрые обходные приёмы и масса ограничений, о которых важно знать.

Каждый такой агент — это не одна модель, а целая система. Главная модель получает задачу и распределяет её между «помощниками». Те умеют работать с файлами, запускать команды, обращаться к интернету. В облаке всё происходит в изолированной среде, а локально — почти без ограничений, что делает такие системы гибкими, но потенциально опасными.

У этих моделей есть слабое место — контекст. Они быстро «забывают» важные детали, если перегрузить их кодом. Чтобы справляться с этим, применяется сжатие истории: модель периодически пересказывает себе суть диалога, оставляя только самое важное, чтобы не потерять нить. Дополнительно в проектах создаются вспомогательные файлы, которые помогают ИИ не сбиться с курса и понимать, на каком этапе работа.

Для более масштабных задач используют сразу несколько агентов, которые действуют параллельно. Это ускоряет выполнение, но требует гораздо больше ресурсов — и подходит далеко не для всех задач.

Тем не менее слепо доверять таким инструментам нельзя. ИИ способен сгенерировать тысячу строк кода, но понять, как он работает и почему — задача уже для человека. Ошибки, уязвимости, технический долг — всё это остаётся на совести того, кто отправил результат в продакшн.

Таким образом, ИИ-агенты нельзя рассматривать как полную замену разработчику. Это мощный, но требующий дисциплины инструмент. ИИ-агенты хороши для прототипов, автоматизации и внутренних задач. Но чтобы получить от них реальную пользу, нужно уметь управлять процессом, понимать архитектуру проекта и помнить, что ответственность за результат всё ещё висит на человеке.