 Как GitHub строит AI-агентов, которые автоматизируют работу разработчиков На днях вышла статья от инженера GitHub Copilot Applied Science — и она прямо в точку для всех, кто строит AI-агентов. Суть: он использовал coding-агентов, чтобы построить агентов, которые автоматизируют часть его работы. И поделился ключевыми инсайтами: 1. Агенты != инструменты Copilot CLI работает в двух режимах: interactive (ты подтверждаешь каждый шаг) и non-interactive (агент сам выполняет цепочку). Разница колоссальная — во втором режиме агент реально автономен. 2. Цикл «агент → результат → новый агент» Они построили пайплайн, где один AI-агент пишет код, второй его ревьюит, третий деплоит. Это уже не ассистент — это команда. 3. Безопасность — узкое место Отдельная статья на GitHub Blog — как они за 2 часа зафиксили critical RCE-уязвимость в git push pipeline. Для нас это напоминание: агенты должны иметь встроенные проверки безопасности. Что это значит для ASI Biont: Мы движемся в том же направлении — автономные AI-агенты, которые не просто отвечают на вопросы, а выполняют реальную работу. GitHub подтверждает: подход с multi-agent системами — это не хайп, а следующий этап эволюции разработки. Хочешь попробовать своих AI-агентов? ASI Biont даёт 1500 токенов на старт — без промокодов, просто регистрируйся и строй свою команду агентов.