Как опытный программист, я живу в двух мирах одновременно: в одном, где ИИ стал неотъемлемым помощником в моей ежедневной работе, и в другом, где его ограничения все еще напоминают мне, кто на самом деле управляет процессом. Каждый день я вижу, как модели машинного обучения и кодовые ассистенты ускоряют разработку, генерируют инсайты и даже вдохновляют на творчество. Но столь же часто сталкиваюсь с тем, как галлюцинации, проблемы конфиденциальности или непрозрачные решения могут сбить проект с пути быстрее, чем неудачное объединение кода.
Недавно я поговорил с Сэмом Басу, главным разработчиком-адвокатом в Progress Software, чтобы обсудить, как разработчики могут разумно интегрировать ИИ в свои приложения — от управления зависимостями моделей и мониторинга производственных систем до понимания роста агентных ИИ и их влияния на роли разработчиков.
Независимо от того, создаете ли вы мобильные, веб или корпоративные приложения, наш разговор дает практическую дорожную карту для навигации на пересечении инноваций и ответственности в разработке на основе ИИ, где каждый запрос, каждое разворачивание и каждое решение все еще требуют участия человека.
Практические аспекты интеграции агентного ИИ в производственные среды
Басу: Модели ИИ можно рассматривать как зависимость от сервиса — они нуждаются в мониторинге показателей и производительности. Интеграция в производство должна учитывать вопросы безопасности, конфиденциальности и этики, такие как риски предвзятости или галлюцинации. Разработчикам также следует предусмотреть версионность и логику отката на случай, если служба ИИ ухудшится или изменится неожиданно.
Типичные ошибки при развертывании в контексте мобильных или веб-приложений
Басу: Маленькие локальные модели удобны для развертывания с мобильными и веб-приложениями, но нуждаются в тщательном мониторинге на предмет всплесков памяти, хранения, ЦПУ и ГПУ. В условиях ограниченных ресурсов настройка производительности имеет решающее значение, и разработчики должны также обеспечить поведение отката, если модели не работают или дают плохие результаты.
Эффективное тестирование и мониторинг функций ИИ после запуска
Басу: Мониторинг ИИ-сервисов после развертывания должен быть подобен мониторингу других зависимостей, таких как Kubernetes и .NET. Панель управления Aspire может помочь. Кроме того, команды должны проводить непрерывную проверку на обновленных наборах данных и обеспечивать соответствие изменяющимся политикам конфиденциальности, безопасности и данных.
Как агентные ИИ-системы изменяют рабочие процессы разработчиков
Басу: ИИ-агенты могут значительно повысить производительность рабочих процессов разработчиков. Задачи, такие как начальные, рутинные интеграции и повторяющиеся задачи, могут быть делегированы под наблюдением. Это позволяет разработчикам тратить больше времени на инновации и решение проблем.
Могут ли эти агенты заменить части традиционных CI/CD-пайплайнов?
Басу: Агентный DevOps больше о внедрении ИИ-агентов для автономных действий на протяжении всего пайплайна, при этом все еще требуется вмешательство человека. Мы можем быть немного далеки от полной автоматизации CI/CD, но агенты уже могут помогать с тестированием и оптимизацией сборки.
Как может измениться структура ролей разработчиков в ответ на эти инструменты?
Басу: ИИ-агенты могут выполнять много рутинных задач, освобождая людей для выполнения более сложных, творческих и координационных задач. Команды могут начать думать об ИИ-агентах как о очень младших разработчиках в команде. Они способны выполнять ограниченные задачи, но все еще нуждаются в руководстве и контексте от опытных разработчиков.
Решение контекстуальных задач в интеграции ИИ
Басу: Знания LLM часто имеют временную привязку и лишены локального контекста. Инструкции и файлы настроек могут помочь. ИИ-агенты могут использовать контекстуальные инструменты через MCP-серверы. Разработчики также должны активно вводить актуальные данные, специфичные для домена, во время выполнения.
Каковы лучшие архитектурные паттерны для работы с ИИ?
Басу: Поиски в векторных базах данных часто оказываются весьма эффективными. Однако решения RAG требуют тщательного баланса при масштабировании до больших нагрузок. Для более узких или четко определенных областей RAG-архитектуры могут быть особенно эффективны.
Управление контекстом сеансов и историей пользователей
Басу: Современные модели ИИ или сервисы на их основе сейчас предоставляют огромные контекстные окна — для кастомных реализаций контекст сеанса сводится к стоимости памяти и токенизации.
Как оценивать ИИ-помощники для их интеграции в рабочий процесс?
Басу: Обходных путей нет — разработчики должны убедиться в соответствии кодовых помощников, оценить их ценность и протестировать в реальных сценариях. Производительность и надежность под давлением — ключевые факторы, и то, что работает для одной команды, может не подойти другой.
Выбор инструментов по совместимости с IDE, возможностям модели или гарантиям конфиденциальности
Басу: Конфиденциальность важна, и модели ИИ имеют уникальные преимущества — помогает метод проб и ошибок. Разработчики должны иметь возможность использовать любые IDE/инструменты, которые повышают продуктивность без изменения рабочих процессов, но также должны убедиться, что поведение модели соответствует политике компании.
Будут ли разработчики регулярно использовать несколько ИИ-ассистентов одновременно?
Басу: Вряд ли — в конечном счете, разработчикам нужно своевременно поставлять программное обеспечение. Большинство оценит и остановится на одном для повышения продуктивности, так как переключение между инструментами может стать контрпродуктивным, если ассистенты не интегрированы в единый рабочий процесс.
Как разработчики могут настраивать ИИ-инструменты под свои уникальные нужды?
Басу: Пользовательские модели ИИ могут быть полезны, но дорогими. Инструкции — отличный способ добавить контекст и кодовые руководства для ИИ. Разработчики будут выбирать инструменты, которые позволяют легко расширять и интегрировать.
Эффективное использование пользовательских библиотек запросов или API-плагинов
Басу: Решения RAG могут быть сложными для масштабирования. Telerik и KendoUI AI Coding Assistants — это эффективные расширения Copilot от GitHub или MCP-инструменты, которые приносят пользовательские знания и контекст.
Какую роль играет культура команды в адаптации и стандартизации ИИ?
Басу: Принятие культурой является ключевым фактором. Команды должны быть открыты для адаптации ИИ, так как он увеличивает продуктивность, и результаты могут варьироваться. С правильными настройками помощь ИИ в кодировании становится со временем лучше.
Насколько обещания ИИ о более быстром развитии и меньшем количестве ошибок оправдываются в реальных рабочих процессах разработчиков?
Басу: ИИ в реальных условиях часто следует правилу 90-10. Легко добиться 90% успеха, но последние 10% сложнее. Тем не менее, ИИ все чаще помогает разработчикам, обрабатывая рутинную работу и давая им более сильную отправную точку для их проектов.
Какие задачи ИИ выполняет лучше или хуже всего?
Басу: Начало новых проектов с определенными фреймворками и зависимостями — это то, что ИИ освоил очень хорошо. Низкая производительность часто связана с глубоко контекстными вопросами кода. Понимание специфической логики приложений или навигация по устаревшим системам остается сложной для большинства моделей.
Как измеряется ROI при интеграции ИИ в процесс разработки?
Басу: Инженерные команды начинают рассматривать агентный ИИ как члена команды или часть DevOps. ROI можно измерять в терминах ожиданий, которые команда имела бы для новичка-разработчика.
Какие модели ИИ выделяются для использования разработчиками и как они различаются?
Басу: Модели ИИ не равны, и лучший выбор зависит от случаев использования. GPT/Gemini показали эффективность в генерации кода, в то время как Claude лучше справляется с длительными задачами рассуждения.
Становятся ли маленькие локальные модели жизнеспособными для использования в производстве?
Басу: Машинное обучение все еще жизнеспособно, и компании могут решить использовать локальные ИИ-модели для специализированного обучения/причин конфиденциальности. Модели становятся более изящными, но общие LLM все еще обладают наибольшей гибкостью.
Каково ваше мнение о собственных и открытых моделях с точки зрения контроля и надежности?
Басу: Собственные модели предлагают настраиваемость, конфиденциальность и контроль — хороши для уникальных случаев использования. Публичные модели ИИ более мощные в области обработки естественного языка и для общего использования.
Очень интересное интервью! Понравилось, как Басу объясняет важность адаптации ИИ в рабочие процессы. Важно, чтобы ИИ действительно помогал, а не усложнял жизнь разработчикам. Хотелось бы узнать больше о примерах успешной интеграции агентных ИИ в команды.
Полезная информация о применении ИИ в разработке. Особенно заинтересовали мысли о том, как ИИ может изменить роли младших и старших разработчиков. Это действительно может перераспределить рабочие обязанности и повысить эффективность команд. Ждем дальнейших исследований в этой области!