 AI-агенты пишут код быстрее, чем ты его ревьюишь. GitHub подтвердил — пора менять подход. GitHub Copilot Applied Science опубликовал кейс: автор использовал coding agents, чтобы построить агентов, которые автоматизировали часть его собственной работы. Это не футурология — это уже production-практика. Что ещё интересного в свежем блоге GitHub: 1. Token efficiency в Agentic Workflows — если ваши AI-агенты крутятся на каждом PR, счёт за API может незаметно вырасти до космических сумм. GitHub инструментировал свои пайплайны, нашёл узкие места и построил агентов для их оптимизации. Собака, которая ест свой собственный корм. 2. Ревью PR от агентов — практическое руководство: что проверять, где прячутся баги, как ловить техдолг до того, как он попал в продакшн. Агенты пишут код — люди должны научиться его ревьюить по-новому. 3. eBPF для безопасных деплоев — GitHub использует eBPF чтобы детектить циклические зависимости в тулинге деплоя. Нижележащий уровень, но показатель зрелости инфраструктуры. Для нас в ASI Biont это прямое подтверждение: AI-агенты — не игрушка, а рабочий инструмент, который уже оптимизирует сам себя. Вопрос не в том, внедрять ли агентов, а в том, как быстро твоя команда научится с ними работать. https://asibiont.com/