В современном мире, где технологии развиваются быстрее, чем бизнес успевает адаптироваться, стабильность и производительность IT-инфраструктуры становятся критически важными. Однако даже самые продвинутые компании сталкиваются с проблемой, которая кажется неизбежной — ошибками в коде. Неочевидными на первый взгляд, но способными парализовать работу целых систем.
Особенно остро эта задача стоит при масштабировании, когда небольшие недочёты превращаются в критические сбои, а ручное исправление занимает всё больше времени и ресурсов. Как решить эту проблему без увеличения нагрузки на команду и без задержек в разработке? Ответ может лежать в автоматизации, но не той, что просто выполняет команды — а той, которая думает, анализирует и улучшает процессы самостоятельно.
В этом материале — история внедрения агентной AI-системы, которая кардинально изменила подход к техническому сопровождению кода. Ниже — полный рассказ о том, как искусственный интеллект стал не только помощником, но и полноценным участником процесса разработки.
Компания сталкивалась с регулярными сбоями в работе внутренних скриптов и сервисов, что негативно влияло на стабильность всего IT-инфраструктурного комплекса. Ручное обнаружение и исправление ошибок занимало значительное время, а задержки в реагировании приводили к простою систем, снижению производительности и увеличению нагрузки на команду разработчиков. Особенно остро проблема проявлялась при масштабировании процессов — возникали критические баги, такие как бесконечные рекурсии или утечки памяти, которые могли привести к полному краху системы в самый ответственный момент. Команда не успевала за темпами развития продукта, так как всё больше времени уходило на поддержание существующего кода, чем на развитие новых функций.
Решение заключалось в внедрении агентной AI-системы, способной самостоятельно анализировать, находить и исправлять ошибки в коде. Первым шагом стало интегрирование агента в репозиторий исходного кода, где он начал проводить полный аудит legacy-проектов. Система смогла выявить устаревшие функции, ещё не вызвавшие сбоев, но потенциально опасные для будущих запусков. Она не только отметила проблемные места, но и предложила актуальные аналоги с детальным объяснением изменений. Это позволило избежать внезапных сбоев и заранее подготовиться к модернизации кодовой базы.
Следующим этапом стало тестирование в боевых условиях. Агент был запущен в режиме мониторинга перед каждым релизом, чтобы отслеживать возможные проблемы в новых скриптах. Во время одного из таких тестирований система обнаружила рекурсивную функцию, которая при определённых входных данных могла вызвать переполнение стека и привести к аварийному завершению работы. Агент не только нашёл ошибку, но и автоматически переписал функцию, сохранив логику поведения и повысив устойчивость к внешним нагрузкам. Благодаря этому удалось избежать масштабного сбоя, который мог бы произойти уже после деплоя.
Ещё одним важным достижением стало оптимизация одного из ключевых скриптов, отвечающего за обработку больших массивов данных. До внедрения агента выполнение задачи занимало около двух часов, что замедляло дальнейшие процессы анализа и принятия решений. После того как система переписала алгоритм обработки, время выполнения сократилось до 12 минут. Такая эффективность позволила значительно ускорить циклы обработки информации, освободив ресурсы для более сложных вычислений. Команда разработчиков получила возможность сосредоточиться на стратегических задачах, вместо того чтобы тратить время на рутинные правки и оптимизацию.
Особое внимание было уделено взаимодействию между агентом и разработчиками. Каждое предложенное изменение сопровождалось чёткими комментариями в виде pull request: указывались изменения в коде, причины их необходимости и прогнозируемый эффект от внедрения. В большинстве случаев эти запросы требовали лишь минимального редактирования или одобрения, что значительно ускорило процесс согласования и внедрения. Разработчики начали воспринимать систему как полноценного участника команды, способного не просто выполнять рутинные задачи, но и предлагать действительно эффективные решения.
Sherpa Robotics предоставила готовую платформу для внедрения агентного ИИ, адаптированную под специфику высоконагруженных IT-проектов. Интеграция прошла безболезненно, а гибкая настройка позволила быстро масштабировать решение под текущие и будущие потребности бизнеса. В отличие от типичных chat bot с искусственным интеллектом, используемых для клиентской поддержки, этот ИИ действовал внутри самого продукта — анализировал, оптимизировал и развивал его, становясь настоящим помощником искусственный интеллект для бизнеса.
В результате внедрения агентной системы компании удалось сократить количество критических ошибок на 85%, уменьшить время на доработку и отладку новых модулей в среднем на 70% и увеличить общую скорость разработки на 40%. Еженедельно экономилось около 25 часов рабочего времени, ранее уходивших на поиски и исправления ошибок. При этом качество выпускаемых версий заметно возросло — число повторных багов после релизов снизилось почти втрое. Таким образом, внедрение AI-агента не только решило текущие технические проблемы, но и стало важным шагом в сторону самообслуживаемой, устойчивой и высокопроизводительной разработки.
Если вы видите в своём продукте пространство для такого рода автоматизации, стоит задуматься, насколько эффективнее может стать ваша команда с подобным помощником. Чтобы увидеть это в действии, достаточно одного демо — чтобы понять, как технологии Sherpa Robotics могут быть применены именно в вашем случае.
Узнайте больше о возможностях агентного ИИ и других решениях — читайте другие кейсы Sherpa Robotics на официальном сайте и в публикациях компании.
Супер! Теперь проверьте почту - вы получите ссылку на ваш аккаунт, где бот уже заждался начала разговора с вами.
Спасибо за ваш запрос! Мы свяжемся с вами в рабочее время по указанному вами телефону.
