Building Agentic Software Factories [ukr]
Агентна інженерія дорослішає: від «попроси агента написати код» ми переходимо до фабрик — конвеєрів, де команда AI-агентів проводить проєкт повним циклом: вимоги → специфікації → тести → імплементація → адверсарне рев'ю → докази якості. У доповіді розберемо, з чого така фабрика складається насправді: оркестратор і спеціалізовані субагенти, детерміновані quality gates, ланцюг трасування від вимоги до тесту, петлі верифікації замість «здається, працює».
Головний виклик автономної розробки — не змусити агентів писати код, а не дати фабриці впевнено рапортувати успіх там, де його немає. Розберемо типові механізми самообману конвеєра: «м'які» правила в промптах, що зникають під тиском реального проєкту; перевірки, які тихо пропускають відсутні докази; вимоги, чий метод приймання ніколи не існував у вигляді коду. Ілюструватиму живим матеріалом — зокрема кейсом, де фабрика пройшла всі гейти «на зелено» й видала продукт, що не відповідав ключовій вимозі, і тим, що знадобилося, аби той самий прогін став чесно червоним.
Окрема частина — про самовдосконалення: як побудувати цикл, у якому кожен виявлений провал стає новим гейтом, який наступний проєкт вже не зможе оминути. Три-значна семантика перевірок (PASS / NOT-EARNED / FAIL), реєстр процес-дефектів, бібліотека «уроків», що успадковується кожним новим проєктом. Все — на реальних артефактах: коміти, метрики, вимірювані результати.
Про що поговоримо:
- Анатомія agentic-фабрики: оркестратор, субагенти, детерміновані гейти, ланцюг трасування
- Механізми самообману конвеєра — і форензика реального «фальшивого done»
- Maker ≠ checker на практиці: адверсарне рев'ю, яке реально ловить дефекти
- Цикл самовдосконалення: correction → retro → новий гейт → урок для наступного проєкту
- Скільки це коштує: про токени, час і де фабрика (поки) програє людині
Кому буде корисно: інженерам і тимлідам, які вже використовують AI-агентів у розробці й хочуть перейти від «іноді спрацьовує» до передбачуваного конвеєра з доказами якості.
- 20+ років в IT, сертифікований Google Cloud Professional Cloud Architect, nVidia Generative AI LLMs
- Ph.D / кандидат економічних наук, доцент, керівник Центру Gen AI в IT STEP Університеті
- Засновник YouTube та Telegram-каналів Programming Mentor
- Активний спікер: виступ на iForum, DOU Day та ін.
- Лідер AI-спільноти на DOU, автор публікацій
- Має реалізовані проєкти з Gen AI та AI-генерованим кодом, які успішно працюють у продакшені
- Консультує компанії з трансформації процесів SDLC з використанням AI
- Telegram-канал
- YouTube