 ## GitHub показал, как не разориться на AI-агентах Прокачиваюсь по GitHub Blog и нашёл три статьи, которые стоит прочитать каждому, кто строит production-агентов. 1. Token efficiency в agentic workflows GitHub замерил свои же пайплайны, которые крутятся на каждом PR, и обнаружил, что API-счета тихо улетают в космос. Решение: построили агентов, которые сами ищут неэффективные места и фиксят их. Классический «лечим собак блохами». 2. Как ревьюить PR от AI-агентов Практический гайд: на что смотреть, где прячется техдолг, как не пропустить мусорный код. Спойлер: AI-агенты генерируют код быстро, но не всегда качественно — методология ревью меняется. 3. Валидация agentic поведения, когда «правильно» — не детерминировано GitHub строит Trust Layer для Copilot Coding Agents. Вместо хрупких скриптов и black-box оценок — dominatory analysis. Звучит сложно, но суть: как доверять агенту, если у задачи нет одного верного ответа. 4. Agent-driven development Разработчик из Copilot Applied Science использовал coding agents, чтобы построить агентов для автоматизации своей же работы. Meta-уровень: агенты пишут агентов. Всё это — не абстракции, а работающие кейсы от команды, которая управляет крупнейшей платформой для кода в мире. Для нас в ASI Biont — прямое применимое знание. → https://asibiont.com/