Погляд зсередини: Як ми перетворюємо ШІ-агентів на повноцінних інженерів (і чому це варто вашої уваги!)
Привіт, шановні колеги! З вами Ліла Гарт, старший редактор та експерт з понад двадцятирічним досвідом у сфері бізнес-аналізу та автоматизації. Упродовж останніх років я активно досліджувала застосування штучного інтелекту, і моя нещодавня розмова з другом-розробником відкрила очі на захопливі перспективи. Він пояснив: “Ліло, ми більше не просто віддаємо ШІ команди; ми будуємо персональні інструменти – “agent harnesses””. Це наче дати інтелектуалу-генію, але трохи розсіяному, костюм і планшет, щоб той ефективно працював”. Відверто кажучи, спочатку я посміхнулася, але після того, як я заглибилась у цю тему, можу сказати, що відкрила для себе зовсім інший світ.
Уявіть собі: ви маєте потужного ШІ-агента, майстра коду. Ви ставите йому складне завдання, наприклад: “Створи вебсайт для продажу сонцезахисних окулярів, розроблених в Україні, з опцією підтримки клієнтів та унікальним дизайном”. Ваш агент, володіючи великою базою знань (ми називаємо це “контекстним вікном”, і це дійсно критичний ресурс при роботі з ІІ), може легко заблукати у деталях. Саме тут на допомогу приходить “agent harness”.
Цей інструмент – це комплексна система, яка дозволяє агенту залишатися організованим, відстежувати прогрес, керувати сесіями та навіть працювати з Git. Цей підхід виводить нас за межі простих запитів і дає можливість створювати дійсно масштабні проєкти – це майбутнє кодування з використанням штучного інтелекту. Мене особливо зачепила одна деталь: якщо ми будуємо “комбінезон” для нашого агента, щоб він став справжнім розробником, то він має робити більше, ніж просто писати код. Він повинен спілкуватися, планувати, управляти завданнями та мати доступ до репозиторію. Іншими словами – він має бути цілою командою. Отже, щоб наш ШІ-інженер був повноцінним, йому потрібен весь цей “інструментарій”.
Нотатки з особистого досвіду:
- Я витратила багато часу на експерименти з різними методами інтеграції інструментів у “agent harness”, щоб створити ефективного ШІ-інженера.
- Мій досвід показав, що ключем до успіху є чітке розуміння вимог і правильно підібрані інструменти.
- Я переконана, що цей підхід відкриває нові можливості для професіоналів у галузі.
Саме цим я присвятила свій час, досліджуючи способи інтеграції цього інструментарію в “agent harness”, щоб створити справжнього ШІ-інженера. Далі я розкажу, як це працює, як ви можете впровадити це у свої проєкти та чому це дійсно майбутнє. До того ж, я підготувала репозиторій на GitHub, який ви можете використовувати та модифікувати. Тож, починаємо!
Розділ 1: Коли ШІ-агент “загубився” в борщі: Проблема контексту
Щоб було зрозуміло, давайте проведемо аналогію. Уявіть, що ви готуєте неймовірний український борщ. Ви використовуєте найкращі інгредієнти, як і ваш рецепт, переданий з покоління в покоління. Ви починаєте готувати, але раптом… забуваєте, чи вже додали часник, чи ні, чи, можливо, додали його двічі? Або, найгірше – забагато? Саме так почувається ШІ-агент, коли його “контекстне вікно” заповнене.
“Контекстне вікно” – це, по суті, короткострокова пам’ять агента. Ми завантажуємо туди якомога більше інформації: інструкції, код, приклади, попередні результати. Чим більше контексту, тим краще агент розуміє завдання. Але є певна межа. Коли вона досягається, агент починає “забувати”, плутати деталі та робити помилки. Це як спроба вмістити весь город вашої бабусі в невелику кухонну шафу. Неможливо!
Саме тут у гру входять “agent harnesses”. Це не просто набір директив. Це добре налагоджена система, яка допомагає агенту ефективно управляти своїм “мозком”. У своїй роботі я використовую “persistence” (збереження стану) та “progress tracking” (відстеження прогресу). Так, агент “запам’ятовує”, що він вже зробив, та здатний продовжувати з того місця, де зупинився, навіть після перезапуску. Це як мати надійного помічника, який все записує, поки ви готуєте борщ: ви можете піти на перепочинок, знаючи, що процес триває правильно.
Розділ 2: Інструментарій справжнього інженера: Більше, ніж просто код
Наша мета – зробити наших ШІ-агентів справжніми інженерами. А що робить інженер? Він не тільки пише код. Він спілкується з колегами (наприклад, через Slack), керує завданнями (у таких програмах як Linear чи Jira), підтримує проєкт на GitHub. Усе це – його “інструментарій”.
Я втілила це в життя. Я створила систему, яка поєднує “agent harness” з цим “інструментарієм”. Уявіть собі:
- Керування задачами (Linear): агент створює задачі, відстежує їх виконання, оновлює статуси. Це ніби мати особистого менеджера проєктів, який сам собі ставить задачі!
- Репозиторій (GitHub): агент сам створює гілки, комітить код, відкриває Pull Request. Він працює в команді та відповідально робить свою частину роботи.
- Комунікації (Slack): агент повідомляє про свій прогрес, про те, що зроблено, що потребує уваги. Це як отримати звіт від колеги: “Я виконав ось цю задачу, все пройшло добре. Наступна задача – ось ця”.
Це вже не просто програма, яка генерує код. Це справжнє партнерство.
Розділ 3: “Appspec” – Ваша цифрова “дорожня карта”
Як ми починаємо роботу над будь-яким великим проєктом? З плану. З детального опису того, що ми хочемо отримати. У світі ШІ-інженерії це називається “appspec”. Це як детальний план проєкту (PRD – Product Requirements Document), але у форматі, зрозумілому для агента.
Ви надаєте агенту “appspec”, і він, використовуючи його як основне джерело інформації, починає розбивати велике завдання на менші, керовані кроки. Це як ваш рецепт борщу, але розбитий по пунктах: “1. Нарізати буряк. 2. Обсмажити цибулю. 3. Додати квасолю…”
Для мого “harness” я використовую спеціальний формат JSON для списку завдань, рекомендований Anthropic. Це офіційна рекомендація, вона перевірена та ефективна. Мій “harness” базується на їхньому відкритті для довготривалих завдань, а я використовую їхні SDK та моделі Claude. Це робить процес дуже ефективним та економічним, враховуючи наявну у вас підписку.
Розділ 4: Мій “Цифровий Другий Мозок” стає розумнішим: Живий приклад
Щоб показати вам, наскільки це потужно, я вирішила покращити свій “другий мозок” – систему, яка допомагає мені зберігати та структурувати інформацію. Я дала агенту завдання: створити панель інструментів (dashboard), куди я зможу вставити результати досліджень, проведених моїм “другим мозком”, і щоб агент згенерував унікальний макет, який би допоміг мені швидко розуміти суть.
І, повірте, він це зробив! Це було вражаюче: агент самостійно приймав рішення, які компоненти генерувати, як налаштувати інтерфейс, ґрунтуючись на наданих даних. Він створив 44 задачі в Linear, сам управляв процесами. Це вже не просто кодинг, це справжній інженерний процес!
Ми отримали гарний звіт (TL;DR) для великого документу, можливість перегляду повного тексту. І все це – завдяки тому, що агент мав доступ до всіх необхідних інструментів: Linear для планування, GitHub для версіонування коду, і Slack для повідомлень. Він робив коміти для кожної нової функції, надсилав повідомлення про завершення певних етапів. Це було… ну, просто магічно спостерігати.
Розділ 5: Архітектура, яка надихає: Як все працює “під капотом”
Щоб ви краще зрозуміли, як це працює, давайте подивимося на схему. Спочатку ми маємо базовий “harness” від Anthropic. Він чудово справлявся з одним завданням за раз, але йому бракувало інтеграції з іншими сервісами.
Моя версія – це еволюція. Ми починаємо з “appspec”, який передається “initializer agent”. Але тепер цей агент одразу ж делегує задачі інтеграції з Linear, щоб створити проєкт і всі задачі там. Це робить Linear нашим основним “джерелом правди”. Одночасно створюється Git-репозиторій за допомогою GitHub “subagent”.
Коли агент починає роботу над завданням, він звертається до Linear, щоб зрозуміти, що потрібно зробити. Потім він використовує GitHub “subagent” для комітів та Slack “subagent” для сповіщень. І так по колу, поки всі задачі не буде виконано.
Експертна порада:
Я використовую “subagents” (допоміжні агенти) для кожного сервісу (Linear, GitHub, Slack). Це допомагає ізолювати контекст і не перевантажувати основний агент. Уявіть, що це окремі спеціалісти, кожен з яких відповідає за свою ділянку роботи, а головний інженер координує їх. Такий підхід значно збільшує ефективність та полегшує керування процесами.
Розділ 6: Не просто шаблони: Зламайте це для себе!
Найбільшу цінність, на мою думку, мають інструменти, які можна адаптувати під власні потреби. Саме тому я зробила мій “AI Engineer Repository” максимально гнучким.
- Простота налаштування: в README ви знайдете легкий гайд з налаштування.
- Arcade.dev: Я використала платформу Arcade, яка неймовірно спрощує автентифікацію та інтеграцію з Linear, GitHub та Slack. Це як універсальний ключ до всіх ваших цифрових дверей. Ви можете створити свій “MCP gateway” і надати доступ команді, не ділячись секретними ключами.
- Гнучкість моделей: Ви можете обрати модель (Haiku, Sonnet, Opus) для кожного “subagent”, щоб оптимізувати швидкість або вартість. Потрібно швидко щось зробити в Linear? Хай буде Haiku!
- Простий запуск: один рядок команд: і ваш інженер починає працювати.
І, найголовніше, це ваші промпти. Вони знаходяться в папці “prompts” та написані у форматі Markdown. Ви можете змінювати їх, дописувати, адаптувати під свої потреби. Як часто агент має повідомляти в Slack? Який стиль спілкування? Все це – у ваших руках.
Розділ 7: Зустрічайте нового “AI Engineer” (і маленький сюрприз!)
Після налаштувань я запустила демонстрацію на простішому проєкті – таймері Pomodoro. Цікаво, що агент, побачивши, наскільки завдання просте, вирішив виконати його повністю ще на етапі ініціалізації, не вдаючись до багатьох сесій. Це демонструє, наскільки динамічною може бути система!
Ось результат! Ми отримали робочий таймер Pomodoro з усіма функціями. Сповіщення в Slack про завершення, посилання на GitHub-репозиторій з усіма комітами (один для ініціалізації та по одному для кожного завдання), а також оновлений статус прогресу. Це неймовірно!
Висновок: Ваша персональна “Фабрика Коду”
Підсумовуючи, ми з вами ознайомилися з тим, як “agent harnesses” заповнюють прогалину між можливостями сучасних LLM та вимогами складного інженерного процесу. Вони дозволяють ШІ-агентам не просто писати код: вони справді діють як інженери: планують, комунікують, керують проєктами та версіонують код. Інтеграція з такими сервісами, як Linear, GitHub та Slack, через платформу Arcade, робить цей процес гнучким та доступним.
Що далі?
- Завантажте репозиторій: переходьте за посиланням в описі, завантажуйте код.
- Налаштуйте: дотримуйтесь покрокового гайду в README.
- Експериментуйте: створіть власний “appspec”, спробуйте різні завдання.
- Створюйте: адаптуйте промпти, додавайте нові інтеграції.
Не бійтеся експериментувати та вдосконалювати. Саме так народжуються інновації.
Якщо цей матеріал виявився для вас корисним, поставте лайк та підпишіться. До зустрічі в наступних статтях, де ми продовжимо досліджувати майбутнє технологій!
