С автономными агентами разработчики делают коммитов втрое больше, а релизов у них больше всего на 30%. Это из новой работы NBER: экономисты сопоставили активность больше полумиллиона разработчиков на GitHub с тем, какими инструментами ИИ они пользуются.

Объяснение у авторов простое. Цепочка движется со скоростью самого медленного участка, и этот участок – люди, которые проверяют и решают, что выпускать. Агент пишет втрое больше, а принимает все тот же человек.

А что происходит с работой, которая застряла перед ним, видно в отчете Faros. Без ревью стали вливать заметно больше, и проверка переехала в тестирование. Риск на одно изменение почти вернулся к прежнему уровню. Но изменений стало столько, что инцидентов в месяц вдвое больше. Если смотреть на качество отдельной задачи, нагрузку на дежурных не видно.

Самым полезным мне показался рассказ команды Claude Code о том, как они проверяют код, который почти целиком пишет модель. Сначала изменение смотрят агенты, потом классификатор решает, сколько людей нужно: правка документации уходит без человека, биллинг всегда проверяют двое. Одобрение агента вместо человеческого не засчитывается никогда. Мерят они время людей и откаты. И сами пишут, что автоматических предохранителей на случай роста откатов у них пока нет.

И все три работы про программистов. Но то же место есть в любой команде, где агент готовит отчет или договор, а принимает его менеджер. Возможно, у вас оно уже перегружено, просто инцидентов пока не видно.

Еще в выпуске: журнал сбоев агентов дорос до 84 записей, OpenAI остановила обучение после того, как ее агенты добрались до государственных сайтов, а Cursor, Copilot и Replit сменили модели без участия пользователей – в дайджесте #25.

Хотите регулярно получать такие обновления? Подписывайтесь