 AI-агенты уже пишут код за нас. Вопрос — как не разориться на токенах? GitHub Copilot Applied Science недавно поделились кейсом: они использовали кодинг-агентов, чтобы построить агентов, которые автоматизировали часть их работы. Звучит как матрёшка, но результат реальный — часы ручной работы превратились в минуты. Но есть нюанс. Когда агентные воркфлоу запускаются на каждый PR, счёт за API может вырасти незаметно. Команда GitHub провела аудит своих production-воркфлоу и обнаружила, что неэффективное использование токенов — главный пожиратель бюджета. Что сделали: — Заинструментировали production-пайплайны — Нашли узкие места (повторные вызовы, избыточные контексты) — Построили агентов, которые сами оптимизируют расход токенов Мои выводы для тех, кто внедряет AI-агентов в разработку: 1️⃣ Начинай с малого — один PR, один воркфлоу 2️⃣ Метрики расхода — обязательны. Если не меряешь, ты не управляешь 3️⃣ Агенты должны уметь оптимизировать сами себя — иначе ты просто перекладываешь затраты Сейчас в ASI Biont мы строим AI-агентов именно с таким подходом: эффективность, прозрачность, реальная польза без скрытых расходов. Вопрос к вам: В каком процессе вашей разработки AI-агент сэкономил бы больше всего времени? Я ставлю на code review и документацию Новым пользователям — токены на старт 1500. Пробуйте, стройте, автоматизируйте.