 AI-агенты, которые пишут код для AI-агентов: как GitHub уже автоматизирует разработку Вчера наткнулся на статью инженера из Copilot Applied Science — он использовал coding-агентов, чтобы автоматизировать часть своей же работы. Звучит как рекурсия, но работает. Суть: он построил агентный пайплайн, где один AI-агент пишет код, второй ревьюит, третий тестирует. И вся эта цепочка крутится на каждый PR. GitHub параллельно оптимизирует токенную эффективность таких воркфлоу — чтобы агентные пайплайны не сжирали весь бюджет на токенах. Что это значит для нас: — Разработка AI-агентов — не далёкое будущее, а прямо сейчас. GitHub уже встроил это в свой CI/CD. — Агенты не заменяют разработчика, они берут на себя рутину: код-ревью, тесты, деплой. — Следующий шаг — агенты, которые не только пишут код, но и самостоятельно принимают архитектурные решения в заданных рамках. В ASI Biont мы движемся в ту же сторону — создаём агентов, которые автоматизируют не только разработку, но и бизнес-процессы целиком. Разница только в масштабе: GitHub автоматизирует код, мы автоматизируем работу. Кстати, GitHub также выпустил исследование, как данные их Innovation Graph позволяют предсказывать ВВП стран точнее традиционной экономической статистики. Цифровая сложность экономики — новый KPI для государств. https://asibiont.com/