Dzięki Agentom AI pracujemy niczym armia programistów

Czym różni się generatywna sztuczna inteligencja, którą znamy choćby z ChataGPT, od agenta AI? Dla wielu osób to wciąż niejasne.

To fundamentalna różnica. Generatywna AI działa na zasadzie prostego schematu: dajesz polecenie i otrzymujesz rezultat – tekst, obraz, analizę. Czekasz krócej lub dłużej, ale to jednorazowa akcja. Systemy agentowe działają inaczej. Agent wykonuje sekwencję wielu poleceń, a każde kolejne zadanie jest uzależnione od wyniku poprzedniego. Kluczowa jest tu tak zwana pętla agentowa. Agent najpierw analizuje sytuację i kontekst, następnie planuje działanie, wykonuje je, a potem obserwuje, co się zmieniło. Na tej podstawie planuje kolejny krok. To właśnie ta cykliczność i zdolność do realnego działania – np. zapisywania plików czy wywoływania zewnętrznych narzędzi – a nie tylko generowania treści, odróżnia agentów AI.

Jak w praktyce wygląda wykorzystanie takich agentów w TasteRay?

Większość nowych funkcji w naszym produkcie realizują dziś agenci AI, a nie programiści. W naszym systemie do zarządzania zadaniami, Linearze, jako wykonawcę zamiast człowieka mogę wskazać agenta, np. Cursora lub Claude’a. Co więcej, modele weryfikują pracę innych modeli. W ramach kontroli jakości stosujemy code review, gdzie jeden model AI sprawdza kod napisany przez innego, ocenia jego zgodność z naszymi standardami i sugeruje poprawki. Jeśli Claude wykryje błąd w pracy Cursora, zlecam Cursorowi poprawkę, a Claude ponownie weryfikuje kod. Dopiero po takiej weryfikacji zmiany trafiają do naszej aplikacji.

Brzmi rewolucyjnie. Możesz podać konkretny przykład z ostatnich dni?

Niedawno, w związku z wymogami RODO i Apple, musieliśmy dodać funkcję kasowania konta w naszej aplikacji. Stworzyłem proste zadanie – tzw. ticket – z opisem funkcji: umieszczenie na profilu użytkownika możliwości usunięcia konta z konieczną opcją dodatkowego potwierdzenia takiej czynności, żeby nasz klient nie usunął konta przez przypadek. Zamiast przypisywać zadanie programiście, zleciłem je Cursorowi. Po 10 minutach miałem gotowy kod do przetestowania. Zgłosiłem jedną uwagę, a w tym czasie Claude, robiąc review kodu, wskazał dwie inne rzeczy do poprawy. Cursor uwzględnił wszystkie trzy zmiany w trzy minuty. Claude zatwierdził kod i po chwili, po mojej akceptacji, funkcja była już dostępna dla użytkowników. To jest prawdziwy gamechanger. Pozwala nam to na wdrażanie kilkudziesięciu zmian tygodniowo bez potrzeby budowania 40-osobowego zespołu programistów.

Skoro agenci AI wykonują tyle pracy, czy to oznacza, że rola programistów maleje? Wielu ludzi obawia się, że AI zabierze im pracę.

Wręcz przeciwnie, cały czas rekrutujemy i powiększamy zespół. Firmy, które generują nawet 80 proc. kodu za pomocą AI, wciąż intensywnie rekrutują programistów. Chodzi o to, że dzięki tym narzędziom ten...