AI научился писать код. Теперь бы научиться с этим жить.

Вышел 35-й Technology Radar от Thoughtworks. 117 технологий и практик. Но самое интересное здесь даже не технологии, а то, как меняется фокус инженерии.

Кажется, индустрия постепенно выходит из стадии «смотрите, агент за пять минут написал сервис» и переходит к более взрослым вопросам.

А кто этот сервис будет сопровождать? Кто отвечает за результат? И как вообще контролировать десяток агентов, которые одновременно что-то меняют?

Несколько интересных наблюдений из радара.

1. Harness engineering становится отдельной дисциплиной.

У агента появляется полноценное инженерное окружение: контекст, память, инструменты, ограничения, обратная связь. И всем этим нужно управлять, версионировать и развивать. По сути, новый слой Platform Engineering. Только теперь платформу строим не только для разработчиков, но и для агентов.

2. Человек становится узким местом.

Агенты генерируют изменения быстрее, чем люди способны их осмысленно проверять. Появился даже термин Human-in-the-loop theater. Когда человек формально согласовывает результат, но физически уже не способен разобраться в том, что ему принесли. Идея риск-ориентированного ревью выглядит здраво: простые изменения автоматизируем, критические оставляем людям.

3. Качество снова важнее количества.

Mutation testing попал в Adopt. Если AI написал код и тесты, это ещё не значит, что тесты способны обнаружить ошибку.

А Path-to-production mapping напоминает, что ускорять написание кода бессмысленно, если изменения потом неделю стоят в очереди на релиз.

4. Агенты тоже должны работать в песочнице.

Agent sandboxing и Threat modeling — уже Adopt. Доступы, изоляция, контроль действий. Всё то, о чём мы привыкли думать при проектировании обычных систем, теперь необходимо и для AI. И вот что мне особенно нравится.

Индустрия постепенно перестаёт измерять успех количеством сгенерированного кода. Потому что написать код становится всё дешевле. А вот обеспечить его качество, безопасность, доставку в Production и дальнейшую эксплуатацию — нет.

Похоже, следующий этап AI-SDLC — это уже не соревнование моделей. Это соревнование инженерных систем вокруг них.

И здесь внезапно снова становятся важны архитектура, процессы и инженерная дисциплина.

Кто бы мог подумать :) Обзор радара на русском