Классическая разработка цифрового продукта знакома всем: PM → аналитик → UX/UI → Frontend → Backend → QA → DevOps Каждый специалист хорош в своей области. Но каждый неизбежно интерпретирует задачу через собственный опыт. PM задумал одно → аналитик формализовал → дизайнер предложил своё решение → разработчики реализовали уже эту интерпретацию. В итоге между первоначальной идеей и результатом иногда появляется довольно большая дистанция. Добавим человеческий фактор: загрузка, отпуска, болезни, переключение между проектами, необходимость вводить новых специалистов в контекст. Плюс стоимость времени квалифицированной команды. С AI-агентами появляется другая модель. Можно собрать цифровую команду: Product → UX → Architect → Frontend → Backend → QA → DevOps У каждого агента — своя роль, skills, инструкции и инструменты. При этом они могут работать в едином контексте проекта и параллельно. И вот здесь, на мой взгляд, меняется роль самого специалиста. Уже недостаточно просто уметь пользоваться ChatGPT или писать хорошие промпты. Нужно уметь формулировать задачу, создавать контекст, декомпозировать её, проектировать агентов, распределять роли и оркестрировать их работу. Это не история про «AI заменит разработчиков». Гораздо интереснее другое: насколько больше сможет сделать опытный специалист, если научится управлять целой командой AI-агентов? Меняется и экономика разработки. AI-инструменты тоже стоят денег и требуют контроля, но в некоторых сценариях стоимость такой цифровой команды уже существенно ниже эквивалентного количества человеко-часов специалистов. Попробовал визуализировать эту идею в коротком ролике. AI — твоя команда. Ты — дирижёр. 🎼 А как считаете вы: агентская разработка — следующий этап или пока возможностей AI недостаточно для такой модели?

#AI #AIAgents #ИИ #Разработка #Программирование #Автоматизация #AgenticAI