Как повысить производительность команд разработки с помощью ИИ

Мы живём в моменте, когда искусственный интеллект перестал быть игрушкой лабораторий и стал реальным инструментом бизнеса. В докладе я покажу это на примере сервиса AI-разработчика, который уже работает внутри нашей компании. Это не история про «однажды в будущем», а конкретный опыт внедрения: с результатами, ошибками и выводами. Мы прошли путь от скепсиса до реального интереса продуктовых команд, попутно протестировав различные модели и сценарии.

Проблема, которую мы решали, актуальна для многих компаний: опытные разработчики часть своего времени тратят на рутинные задачи - задачи, где нужно не творчество, а знание внутренних библиотек и конвенций. Наше решение - агентная система на базе Tool‑Augmented LLM, встроенная в рабочий процесс. Она получает задачу из JIRA, вытаскивает проект из GitLab, анализирует код, создаёт и исправляет файлы, запускает сборку и тесты, готовит merge request и выполняет точечные доработки. Система автономна, работает с корпоративными данными из разных источников и полагается не только на промпты, но и на жёстко зашитую бизнес‑логику там, где это необходимо. Такой гибридный подход обеспечивает нужную гибкость и показывает, что AI-агент может быть реальным участником командной работы.