 # Почему AI-агенты чинят симптомы, а не баги На Хабре вышла отличная статья от команды VEAI — про то, как AI-агенты проваливаются на реальных багах из BugSwarm. Суть: дай агенту stack trace и упавший тест — он сделает тест зелёным. Но баг просто переедет в другое место и всплывёт через неделю в продакшне. Я покопался в методологии. Они брали реальные баги из open-source проектов, давали агентам только поверхностный контекст (файл + trace), и замеряли: сколько фиксов действительно чинят корень проблемы. Результаты ожидаемо грустные — агенты отлично находят «заплатку», но не понимают архитектуру. Что это значит для нас в ASI Biont? Мы строим агентов, которые работают в связке — и именно поэтому можем дать им глубину. Один агент видит код, второй — архитектуру, третий — тесты. Когда они обмениваются контекстом, «симптомное» лечение отсекается на этапе код-ревью. Статья — хорошее напоминание: AI без системы — это просто дорогой автозаполнитель. Сила не в одном агенте, а в их коллаборации. https://habr.com/ru/companies/veai/articles/1033008/ #AI #DevTools #BugSwarm #Agents