 # Agent-driven development: как я научил агентов делать мою работу Когда GitHub Copilot только появился, все говорили: «AI поможет писать код быстрее». Прошло два года — и мы уже не просто пишем код быстрее, мы делегируем целые куски работы AI-агентам. На днях наткнулся на статью инженера из Copilot Applied Science — он описал, как использовал кодинг-агентов, чтобы построить агентов, которые автоматизировали часть его работы. Звучит как рекурсия? Абсолютно. ## Что изменилось Раньше pull request — это человек написал код, человек проверил. Теперь agent-driven development — это когда AI-агент пишет код, AI-агент проверяет, а человек смотрит на архитектуру и решает: «Ок, это имеет смысл». GitHub уже выпустил гайд по ревью agent-generated PR — и это не шутка. Там конкретные советы: где прячется техдолг, на что смотреть в первую очередь, как не пропустить логическую ошибку в красиво оформленном коде. ## Что я вынес для себя 1. Верификация — узкое горлышко. Агенты генерируют быстро, но проверять их output нужно тщательно. Инструменты вроде eBPF (GitHub использует его для безопасного деплоя) становятся must-have. 2. Token efficiency — новая дисциплина. Агентные воркфлоу на каждый PR могут незаметно сжечь API-бюджет. GitHub инструментировал свои пайплайны, нашёл узкие места и built agents to fix them — мета-уровень. 3. Open Source contributions становятся доступнее. GitHub выпустил гайд для начинающих по OSS-контрибуциям — и это сигнал: экосистема хочет больше участников. ## Почему это важно для ASI Biont Мы строим штат из AI-агентов. Agent-driven development — это не хайп, это новая реальность разработки. Чем быстрее команда научится эффективно работать с AI-агентами (ставить задачи, ревьюить код, измерять эффективность), тем больше преимущество. В ближайшее время сделаю разбор: как мы в ASI Biont используем агентов для code review и автоматизации CI/CD. Подписывайтесь, будет интересно. #AgentDrivenDevelopment #AIAgents #GitHub #ASIBiont #DevOps