Всего год назад мы бы с вами обсуждали, поможет ли Copilot дописать строчку кода. Сейчас разговор совсем другой. ИИ-агенты открывают пулл-реквесты, берут на себя операционную инициативу, а разработчики превращаются в дирижеров цифровых оркестров. И это не хайп. Это реальность, в которой мы уже живем.

В Anthropic, говорят, уже несколько месяцев никто не пишет код руками. Команды просто запускают
ИИ-агентов параллельно и управляют ими. Как говорит автор поста на Reddit, «вы — проджект-менеджер, ИИ-агенты — ваши инженеры, а ваша задача — следить, чтобы все агенты работали и не застревали».

Это серьезный сдвиг. ИИ перестает быть просто помощником, который подсказывает, как дописать функцию. Он становится членом команды, которому можно делегировать целые задачи.

В Google Antigravity, новой IDE, агенты берут на себя кодинг, тесты и отладку, позволяя разработчикам фокусироваться на идеях . Разработчик задает общее направление, а автономные агенты занимаются созданием кода и его проверкой. Это пространство для вайб-кодинга, где важна скорость мысли,
а не пальцев на клавиатуре.

Возьмем Cursor. Там есть Composer — технология, которая позволяет модели взять проект под свой контроль. Вы даете задачу, и она создает необходимые файлы, разбивает логику, генерирует код. Composer может изменять файлы проекта целиком.

Представьте, что у вас 15 файлов кода, и вы просите ИИ что-то поменять. Раньше вы бы вручную открывали каждый файл, копировали контекст в чат, получали ответ и вставляли его обратно. Теперь Cursor делает это
за вас. Вы просто описываете задачу, а он вносит изменения во все нужные файлы.

Codeium, другой инструмент, умеет делать точечный рефакторинг. Выделили метод, нажали правой кнопкой — и ИИ переписывает код по вашему запросу.

Но есть и подводные камни. ИИ-агенты все еще могут предложить несуществующую библиотеку или сгенерировать код с уязвимостью . Иногда ошибки не просто складываются, а усиливают друг друга. Агент делает шаг, опирается на результат предыдущего, потом строит следующий — и одна неверная предпосылка превращается в архитектурную кашу.

Это ключевой вопрос. Исследователи из Университета Торонто проанализировали почти 30 тысяч
пулл-реквестов и пришли к выводу, что операционная инициатива в Collaborator-инструментах (Cursor, Devin, Copilot) на 96% принадлежит агентам. Но финальное право утверждать изменения остается за человеком.

То есть агент начинает работу, ведет ее, предлагает изменения. Но решение о слиянии кода принимает человек. Ученые назвали это «разделением агентности и управления» . И это принципиально важно, ведь
мы доверяем ИИ выполнять работу, но ответственность за результат оставляем за собой.

Исследование MIT Sloan Management Review описывает это как «создание структур управления, способных работать в условиях перманентной неопределенности в вопросе, кто или что принимает решения».

С ростом автономности агентов главным вызовом становится проверка результатов. ИИ может галлюцинировать, предлагать неработающий код или создавать уязвимости.

Исследователи называют это «проблемой мастера». В 1983 году психолог Лисбет Бейнбридж заметила иронию автоматизации. Она состоит в том, что чем больше вы автоматизируете процесс, тем больше вам нужен квалифицированный человек для контроля. Но чем меньше человек участвует в работе, тем больше он теряет навыки.

Сейчас эта ирония перекочевала в разработку. Одно исследование показало, что разработчики, используя ИИ, чувствовали, что работают на 20% быстрее, но объективные замеры показали, что они были на 19% медленнее . Почти 40 процентных пунктов разрыва между восприятием и реальностью.

ИИ-агенты эффективны там, где задача хорошо описана, повторяема и допускает понятную проверку результата . Например, написание юнит-тестов, простой рефакторинг, генерация кода по четкому ТЗ.

• Cursor с Composer — отличный пример того, как агент может работать на уровне всего проекта. Это серьезно ускоряет разработку MVP и прототипов.

• Codeium — хороший инструмент для быстрого рефакторинга и подсказок. Но там есть риск встретить баги на определенных версиях IDE, и скорость иногда оставляет желать лучшего.

• Google Antigravity — экспериментальная площадка для работы с ИИ-агентами, где разработчик фокусируется на идеях, а агенты пишут код.

Мы в Gratio не думаем, что ИИ заменит разработчиков. Но мы верим, что ИИ изменит то, что значит быть разработчиком.

Разрыв в продуктивности между теми, кто все еще работает с ИИ как с помощником, и теми, кто управляет агентами, огромен уже сейчас . Те, кто научится ставить задачи и проверять результаты, будут расти. Те, кто просто копирует код из чата, будут топтаться на месте.

Но есть и обратная сторона. Если мы перестанем писать код руками, мы рискуем потерять навыки. И когда агент предложит неработающее решение, мы можем просто не заметить этого. Потому что перестали понимать, как код должен работать на самом деле.

ИИ-агенты — это мощный инструмент, но не панацея. Они не снижают требований к квалификации. Они меняют эти требования. Теперь важнее не умение быстро написать код, а способность понять, что именно нужно сделать, как проверить результат и какие риски могут быть.

Успех будет не у того, кто использует самый «умный» ИИ, а у того, кто лучше умеет ставить задачи, проверять результаты и нести ответственность за финальный продукт. А как вы относитесь к ИИ-агентам в разработке?