Ефектът на ИИ агентите: Axios съкрати триседмичен проект до едва 37 минути

Главният технически директор на Axios Дан Кокс сподели опита си с AI агенти в своя блог:

„Един от най-добрите ни инженери наскоро завърши проект, подобен на този, който направи преди година. Миналата година завършването му отне три седмици. Миналата седмица той използва „екипи от агенти“, базирани на AI, и свърши същия обем работа за 37 минути.“

Резултатът е, че продуктовият и техническият екип вече е съкратен от 63 на 43 души и очевидно ще бъде съкратен още, докато обемът на разработките на компанията и скоростта на внедряване на нови функции са се удвоили само през януари. А в Spotify най-добрите разработчици не са написали и ред код от декември насам – новият код се генерира изцяло от тях с помощта на изкуствен интелект.

В Axios един и същ по същество инженерен проект се е свил от три седмици до 37 минути за една година – не чрез магия, а благодарение на работата на „екипи“ от AI агенти, които се грижат за кода, тестовете и рутината, оставяйки хората да поставят задачата и да контролират резултата. Техническият директор на Axios Дан Кокс описва това като преломен момент: неговият продуктов и инженерен екип превантивно се е пренастроил за разработка, базирана на „агенти“, като е намалил броя на служителите си от 63 на 43 души, като по думите му още през януари е удвоил обема на продукцията и се стреми да го удвои отново през февруари.

Най-важното е, че самата икономика на backlog’а се е променила: опашката от „технически дългове“, която Axios е влачила в продължение на 12 месеца, сега би трябвало да изчезне за няколко месеца, защото AI е направил предишните ограничения на скоростта на разработката почти без значение.

Кокс директно обяснява ускорението с преминаването от „подсказки в редактора“ към автономни изпълнители – той споменава Claude Code и OpenAI Codex като използвани инструменти и твърди, че екипът „разработва функции за дни вместо за месеци“. Самият той прекарва все повече време в мислене за това какво да изгради следващия път, а не как да го реализира. По тази логика разработчикът се превръща в архитект и редактор: формулира изисквания, разделя работата на подзадачи, тества промените и взема решения относно рисковете. Проучвания през последните години документират подобна промяна: в контролиран експеримент разработчиците с GitHub Copilot работят с около 55,8% по-бързо от контролната група, докато измерванията на място в компаниите дават по-умерен, но стабилен ръст на производителността.

Същата картина, но от друга гледна точка, описва и Canva, един от най-големите „продуктови“ играчи, където цената на грешката е много висока просто поради мащаба на кода и аудиторията. Техническият директор на Canva Брендън Хъмфрис казва, че имат AI агенти, които вършат работа „на заден план“, понякога буквално за една нощ: екипът пише подробни инструкции и на сутринта получава готовите промени, които често изглеждат впечатляващо и са еквивалентни на „часове и часове работа в екип“. Но затова пък ролята на старшите инженери се променя: те все по-често наричат работата си „предимно преглед“ – проверяват резултатите, „направляват“ един или повече агенти по предварително определен план и носят отговорност за крайния продукт.

Хъмфрис подчертава, че най-трудната част от инженерната дейност не е изчезнала: превръщането на неясните и понякога противоречиви изисквания в производствено решение, а след това бързото разграничаване на правилния резултат от „вероятните глупости“, така че базата от около 70 милиона реда код да не се усложни прекалено.

Но заедно със скоростта се появява и ново препятствие – доверието в качеството и сигурността. Колкото повече код генерира машината, толкова по-голяма е тежестта върху прегледа, тестването и инженерните практики, а цената на грешката расте, защото агентът е в състояние бързо да променя не само един ред, но и цели подсистеми. На този фон е показателно, че дискусиите в индустрията все повече се съсредоточават върху управлението на риска и пренастройването на процесите: докато печелят време за писане на код, компаниите са принудени да инвестират в проверимостта на промените и културата на отговорност – в противен случай ускоряването се превръща в ускорено освобождаване на дефекти.

Второ проучване на случай, което помага да се види мащабът на промяната, се демонстрира от историята на Spotify. В разговор с инвеститорите съизпълнителният директор и главен технически директор Густав Сьодерстрьом заяви, че „най-добрите разработчици“ на компанията „не са написали нито един ред код от декември насам“: те „генерират код с помощта на изкуствен интелект и го контролират“.

В Spotify това е обвързано с вътрешната система Honk, която ускорява не само писането, но и пътя до внедряването: Сьодерстрьом описа сценарий, при който инженер на път за работа от своя смартфон задава на модела да поправи грешка или да добави функция в приложение за iOS, получава обратно компилацията в корпоративния месинджър и може да въведе промяната в производството още преди да пристигне в офиса. Компанията обяснява подобни практики с нарастващия темп на пускане на нови версии и успоредно с това демонстрира на потребителите собствените си функции с изкуствен интелект – от генериране на плейлисти до контекстуални карти за песни – като подчертава, че за нея изкуственият интелект не е експеримент „в лабораторията“, а част от продуктовата машина.

В обобщение тези истории водят до една тенденция: AI вече не е ускорител на печатането и се превръща в производствена верига, която съкращава цикъла от идеята до работещата функция. Парадоксално, но именно затова, както посочва Кокс, технологичните екипи започват да гледат по различен начин на дългосрочните договори за софтуер и външните решения: ако вътрешен агент е в състояние да изгради подобен инструмент още утре за „почти от нулата“, стойността на многогодишния абонамент се променя – а с това се променят и пазарните очаквания. А за самите компании това означава надпревара не само за бързина, но и за дисциплина: когато „кодът е евтин“, качеството на поставяне на проблемите, дълбочината на експертните познания и способността да се държи сложността под контрол се превръщат в стратегически активи – нещо, което Canva вече формулира като нова работа на старши инженер.