Повечето екипи от разработчици вече са усетили ограниченията на днешните AI инструменти.
Асистентите за кодиране могат да генерират фрагменти бързо, но те не намаляват истинското препятствие в доставката на софтуер: координацията. Написването на код рядко е бавната част. Прегледите, тестовете, документацията, внедряването и съгласуването между екипите са местата, където работата се забавя.
Тази координация все още се извършва чрез несвързани инструменти, притежавани от различни хора и съединени ръчно.
С увеличаването на броя на AI инструментите, включени в работния процес, проблемът често се усложнява. Всеки асистент се занимава с една конкретна задача, но разработчиците трябва да управляват контекста в редактора, тракера за задачи, документите и чата. Разходите остават изцяло за сметка на човешкия фактор.
AI супер агентите са проектирани да запълнят тази празнина, не като по-добри програмисти, а като поемат отговорността за координационната работа, свързана с кода. Нека разгледаме как те подпомагат екипите за разработка!
Какво представляват AI супер агентите в разработката на софтуер?
AI супер агентите представляват различен тип агентски оперативен модел.
Вместо един агент, който реагира на команди, системата Super Agent се състои от няколко специализирани агенти, които си сътрудничат в рамките на един работен процес. Всеки агент има определена роля, споделен контекст и възможност да действа автономно в рамките на ясни граници.
Тази разлика е важна за софтуерните екипи. Защото функциите не се провалят, защото кодът не е написан. Забавянията се дължат на това, че зависимостите не са проследени, прегледите са забавени, документацията е закъсняла или решенията са изгубени между екипите.
Супер агентите са създадени да работят през целия жизнен цикъл. Например, система със супер агенти може да приеме едно искане за функция и да координира целия процес:
- Един агент изготвя проекта на плана за внедряване
- Друг пише първоначалния код въз основа на плана.
- Трети агент генерира тестове за единици и интеграция.
- Четвъртият актуализира документацията за потребителите, за да отрази новата функция.
Целият този процес се управлява от човешки разработчик, който действа като супервайзор, а не като ръчен оператор.
Това обаче работи само ако агентите не са „слепи“. Те се провалят, когато кодът ви е в GitHub, задачите ви са в друг инструмент, а документацията ви е в трети инструмент.
Изследванията потвърждават разходите. Според проучване на Pryon, 70% от лидерите на предприятия казват, че служителите губят над час на ден само за търсене на информация.
Конвергентното AI работно пространство решава този проблем на системно ниво. Когато задачите, документите, разговорите и решенията са на едно място, агентите могат да работят с същото ситуационно съзнание като екипите, които подкрепят.
Защо екипите от AI агенти превъзхождат решенията с един агент
Разбираемо е да се запитате защо един висококвалифициран AI асистент не е достатъчен. Проблемът е, че решенията с един агент достигат границата на възможностите си.
Един универсален изкуствен интелект, принуден да превключва между писане на код, преглед на заявки за изтегляне и изготвяне на бележки за пускане, ще бъде посредствен във всяка задача. Качеството на резултатите му се влошава с увеличаването на сложността на вашите заявки, оставяйки вашия екип да почиства бъркотията.
Мултиагентните системи решават този проблем чрез специализация.
Докато един агент пише тестове, друг може да актуализира списъка с промените. Това освобождава вашите разработчици, за да се фокусират върху архитектурата на високо ниво и решаването на проблеми, вместо да изпълняват всяка ръчна стъпка. Компромисът е, че това изисква по-сложна инфраструктура.
Това ниво на паралелно изпълнение намалява времето на проектния цикъл, но по-голямата полза е съгласуваността. Агентите се нуждаят от споделен контекст, за да не дублират работата си или да не презаписват напредъка си.
В ClickUp всеки супер агент е проектиран за конкретна функция. Например, Codegen Agent се фокусира изключително върху имплементацията. Той работи по ясно дефинирана задача, разбира свързаните документи и се ограничава до писането на код. Той не преглежда собствените си резултати и не взема решения за готовността за пускане.
Това разделение е умишлено.
Докато Codegen Agent внедрява промяна, други агенти могат да работят паралелно. Един може да генерира тестове за единици и интеграция. Друг може да актуализира документацията. Трети може да открива рискове или пречки. Всичко това се случва в същия споделен контекст.
Основни предимства на AI супер агентите за екипите за разработка
AI супер агентите носят най-голяма полза, когато работят в рамките на единна система, а не като набор от изолирани инструменти. Тези предимства се натрупват, което води до значителни подобрения в скоростта, качеството и сътрудничеството на вашия екип за разработка.
По-бързи цикли на разработка и по-малко преработки
Вашият спринт се проваля поради познатите пречки – критичен преглед на кода стои в опашката на някого в продължение на дни или се открива сериозна грешка точно преди пускането, което налага преработка в последния момент. Тези забавяния са разочароващи и забавят графика ви. Супер агентите елиминират чакането.
Един агент може да предостави първоначален преглед на кода в рамките на минути след отварянето на заявка за изтегляне. Друг агент може да идентифицира потенциални бъгове или неясноти в изискванията, преди да бъде написана и една единствена реда код. Този „shift-left“ подход към качеството открива проблемите рано, когато те са евтини и лесни за поправяне.
- Автоматизирани прегледи на първия етап: Агентите маркират често срещани проблеми с форматирането и стила, което освобождава човешките прегледачи да се фокусират върху логиката и архитектурата.
- Паралелно изпълнение на задачи: Агент за тестване и агент за документиране могат да работят едновременно по една и съща функция, което намалява общото време за доставка.
- Незабавно извличане на контекст: Агентите могат да извличат подходящи технически спецификации, минали решения от бележки от срещи и свързани фрагменти от код, без да се налага ръчно търсене.
💡Професионален съвет: Можете да спрете да преследвате колегите си за ревюта и да оставите AI да се справи с първия етап. Задействайте автоматично работните процеси на агентите с ClickUp Automations.
Когато статуса на задачата се промени на „Готова за преглед“, агентът може веднага да започне анализа и да публикува резултатите директно в коментарите към задачата, като запази целия контекст на едно място.
Подобрено качество и последователност на кода
Качеството на кода често е променлива цел и може да изглежда непостоянно.
Работата на един разработчик винаги е чиста и добре документирана, докато тази на друг е малко прибързана. Съществуват стилови ръководства, но те често се забравят в напрегнати моменти, което води до хаотична и трудна за поддържане кодова база.
AI супер агентите действат като неуморни гаранти за качеството на вашия екип. Те прилагат едно и също ниво на строгост към всеки преглед и актуализация на документацията, създавайки базова линия за качество, която с времето повишава цялостната ви кодова база.
Това не означава, че можете да уволните старшите си разработчици. Агентите са отлични в съпоставянето на модели и прилагането на правила, но им липсва творческото решаване на проблеми и архитектурната мъдрост на опитен човек. Най-добрите резултати се постигат чрез съчетаване на последователността на агентите с човешката експертиза.
📖 Прочетете още: Как общувате и споделяте идеи с членовете на екипа?
По-добра комуникация и съгласуваност между екипите
Вашите разработчици постоянно ли се откъсват от задълбочената си работа?
Това може да се дължи на:
- Продуктовите мениджъри се нуждаят от актуализации на статуса
- Дизайнерите искат да видят как се реализират техните макети
- QA иска контекст за последните промени
Този комуникационен разход е основен източник на разширяване на контекста. Това е сценарий, в който екипите губят часове в търсене на информацията, от която се нуждаят, за да си свършат работата, превключват между приложения, търсят файлове и повтарят актуализации на различни платформи – и това убива продуктивността, като специалистите прекарват по два часа седмично в имейли, които AI инструментите могат да елиминират.
Супер агентите могат да действат като преводачи между различни екипи. Те могат да обобщават техническия напредък за нетехническите заинтересовани страни, да отбелязват промени в потребителския интерфейс, които оказват влияние върху екипа по дизайна, и да генерират лесни за разбиране тестови сценарии за QA. Това поддържа всички в синхрон, без да прекъсва работата на вашите разработчици.
Това работи само ако агентите имат достъп до разговорите. Ако решенията се вземат в канал в Slack, статуса се проследява в инструмент за проекти, а изискванията се съхраняват в отделен документ, агентът няма как да си състави цялостна картина. В крайна сметка той трябва да пита хората за информация, която е разпръсната из цялата организация.
🚀 Предимството на ClickUp: Спрете безкрайното търсене на контекст. Агентите имат достъп до пълната история на комуникацията в коментарите и чата на ClickUp, заедно със задачите и документите, с които са свързани в ClickUp. Когато агентът генерира актуализация на проекта, той знае какво е било обсъдено, какви пречки са възникнали и какви решения са взети, без да се налага да обяснявате отново нищо.
Как разработващите екипи използват AI супер агентите на практика
Ето как вашият екип за разработка може да използва AI супер агентите в ежедневните работни процеси.
Ето как вашият екип за разработка може да използва AI супер агентите в ежедневните си работни процеси. 🛠️
Автоматизиране на прегледите и тестовете на кода
В момента, в който разработчикът отвори заявка за изтегляне, вашият работен процес често зациква в очакване на човешки рецензент. Това ръчно предаване е бавно и често се фокусира върху тривиални неща като форматиране, вместо върху сложна логика. Това е перфектна задача за софтуерен агент с изкуствен интелект.
Когато се отвори заявка за изтегляне, агентът може автоматично да анализира кода спрямо списъците за проверка на кода на вашия екип, да провери за често срещани уязвимости в сигурността и да потвърди, че обхватът на тестовете не е намалял. След това агентът публикува своите констатации като първоначален преглед, което позволява на човешките прегледачи да се съсредоточат върху по-сложните аспекти на кода.
Можете също така да накарате агентите да изготвят тестови случаи въз основа на промените в кода, като обхванат както очакваното поведение, така и потенциалните крайни случаи. След това вашите разработчици могат да прегледат и усъвършенстват тези тестове, вместо да ги пишат от нулата.
📮 ClickUp Insight: 24% от работниците казват, че повтарящите се задачи им пречат да вършат по-значима работа, а други 24% смятат, че уменията им не се използват пълноценно. Това означава, че почти половината от работната сила се чувства творчески блокирана и недооценена. 💔
ClickUp помага да се върне фокусът към работата с голямо въздействие с лесни за настройка AI агенти, автоматизиращи повтарящи се задачи въз основа на тригери. Например, когато дадена задача е маркирана като завършена, AI агентът на ClickUp може автоматично да зададе следващата стъпка, да изпрати напомняния или да актуализира статуса на проекта, освобождавайки ви от ръчното проследяване.
💫 Реални резултати: STANLEY Security намали времето, прекарано в изготвянето на отчети, с 50% или повече с помощта на персонализираните инструменти за отчитане на ClickUp, което позволи на екипите им да се фокусират по-малко върху форматирането и повече върху прогнозирането.
📮 ClickUp Insight: 24% от работниците казват, че повтарящите се задачи им пречат да вършат по-значима работа, а други 24% смятат, че уменията им не се използват пълноценно. Това означава, че почти половината от работната сила се чувства творчески блокирана и недооценена. 💔
ClickUp помага да се върне фокусът върху работата с голямо въздействие с лесни за настройка AI агенти, автоматизиращи повтарящи се задачи въз основа на тригери. Например, когато дадена задача е маркирана като завършена, AI агентът на ClickUp може автоматично да зададе следващата стъпка, да изпрати напомняния или да актуализира статуса на проекта, освобождавайки ви от ръчното проследяване.
💫 Реални резултати: STANLEY Security намали времето, прекарано в изготвянето на отчети, с 50% или повече с помощта на персонализираните инструменти за отчитане на ClickUp, което позволи на екипите им да се фокусират по-малко върху форматирането и повече върху прогнозирането.
Управление на документацията и споделяне на знания
Знаете колко е неприятно да се работи с остаряла документация. Нов член на екипа се опитва да следва ръководството за настройка, но открива, че то е отпреди година и е активно подвеждащо.
„Защо” зад едно критично архитектурно решение често се губи завинаги, когато човекът, който го е взел, напусне компанията.
Разработката на софтуер с агенти помага за решаването на този проблем. Супер агентите могат да следят промените в кода и автоматично да маркират документацията, която трябва да бъде актуализирана. Те могат дори да изготвят актуализациите за вас, като гарантират, че вашите API документи и ръководства за потребители са винаги синхронизирани с вашия продукт.
По-важното е, че агентите могат да уловят „защо“. Те могат да синтезират решенията, взети в коментарите към задачите, бележките от срещите и нишките за преглед на кода, в база от знания, която може да се търси.
💡Професионален съвет: Предоставете на екипа си единен източник на информация с ClickUp Docs и ClickUp Brain. Тъй като цялата ви работа, разговори и знания се съхраняват на едно място, ClickUp Brain може незабавно да намери отговора, когато разработчик попита: „Защо избрахме тази технология за база данни?“ Може да покаже оригиналната дискусия, документа за вземане на решение и задачите, свързани с внедряването.
Оптимизиране на DevOps и работните процеси по внедряването
Вашият процес на внедряване е сложна машина с много движещи се части.
Наблюдението на състоянието на изграждането, осигуряването на тестови среди и управлението на връщането назад често изискват ръчна намеса, което е бавно и податливо на грешки. Това е още една област, в която AI агентите за разработка на софтуер могат да предоставят огромно предимство.
Супер агентите могат да координират цялата ви DevOps внедряваща тръба. Те могат да наблюдават статуса на изграждането, автоматично да осигуряват нова среда за тестване и дори да управляват връщане назад, ако мониторингът след внедряването открие проблем.
По време на прекъсване агентите могат да помогнат за намаляване на показателите за разработка и поддръжка, като средното време за разрешаване на проблема (MTTR), като събират диагностична информация, уведомяват дежурния инженер и създават чернова на доклад за инцидента. Това автоматизира хаотичната фаза на събиране на информация при реагиране на инциденти, позволявайки на екипа ви да се фокусира върху отстраняването на проблема.
💡Професионален съвет: Осигурете на цялата си организация видимост в тези процеси с таблата за управление на ClickUp. Вашите AI агенти могат да наблюдават и записват информация от тези табла автоматично, като информират всички заинтересовани страни, без да прекъсват работата на нито един разработчик.
Как да интегрирате AI супер агентите във вашия работен процес по разработване
Първата и най-важна стъпка е да консолидирате работата си в единна система.
Приемете подход „пълзи-върви-тичай“ към интеграцията:
- Crawl: Започнете с агент с една цел за задачи с голям обем и ниска степен на риск, като форматиране на код или проверка за неработещи връзки в документацията.
- Walk: Въведете координация между два агента по свързан работен процес, например предавайки резултатите от прегледа на агента за генериране на тестове.
- Изпълнение: Разгърнете напълно организирана система от агенти, която може да се справи с цялостния процес, като например преминаване от идея до внедряване на функционалност.
Звучи достатъчно просто, нали? И е толкова просто, колкото вашите агенти разполагат с контекст.
За да бъдат ефективни в работните си процеси, агентите се нуждаят от достъп до колективните знания на вашия екип – вашите стандарти за кодиране, архитектурни принципи и история на вземането на решения. Това изисква от вас да подхождате целенасочено към управлението на знанията.
Можете да пропуснете трудоемката интеграция, като възприемете конвергентно AI работно пространство, което е проектирано за взаимосвързани агентни работни потоци.
Това е точно за какво е предназначен ускорителят на ClickUp за продукти и инженеринг .
Вместо да изисква от екипите да конфигурират всичко от нулата, Accelerator ви предоставя готова настройка, създадена специално за продуктови и инженерни работни процеси. Започвате с напълно конвергентно AI работно пространство, в което вашите документи, задачи, чат, табла и спринт данни вече са свързани. Отгоре се намира ClickUp Brain, интелигентният слой, който разбира как вашата работа се вписва в цялостната картина.
Оттам получавате набор от предварително създадени супер агенти, предназначени за реална продуктова и инженерна работа, а не за демонстрации.
- Агенти, които могат да превърнат завършените спринт задачи в структурирани бележки за пускане
- Агенти, които обобщават напредъка на спринта, препятствията и рисковете за заинтересованите страни, без да е необходимо да се провеждат допълнителни срещи за обсъждане на състоянието.
- Агенти, които приемат сурова заявка за функция и я синтезират в ясен, съгласуван кратък опис на функцията, използвайки съществуващия контекст на задачата.
Тъй като тези агенти работят в ClickUp, те използват данни от спринтове в реално време, реални дискусии и действителна собственост. Без износ. Без повторно запитване. Без повторно обясняване как работи вашият екип.
Целта не е да добавите още AI. Целта е да премахнете пречките от работата, която вече вършите. ClickUp Accelerator гарантира, че вашите системи могат да се справят.
Нека разгледаме как можете да създадете работен процес „пълзи-върви-тичай“ с ClickUp!
Стъпка 1: Автоматично почистване на постъпващата работа
Повечето конфликти възникват, преди разработчикът да напише кода. Неясни билети. Липсващ контекст. Дълги коментари, които обясняват „защо“, но никога не се обобщават.
В ClickUp този работен процес обикновено започва с задача.
Получава се заявка за функция. Тя се превръща в задача в ClickUp с описание, критерии за приемане и прикачен дискусионен форум. Тази единична задача е единицата, около която работят агентите.
Тук агентът може да изпълнява една проста задача: да нормализира заявката.
Когато се създаде нова задача за функция, агентът проверява за липсващи полета, обобщава дискусията до момента и отбелязва пропуски в критериите за приемане. Ако липсва нещо важно, то се появява, преди задачата да достигне „В процес на изпълнение“. Разработчиците спират да действат като преводачи и започват да работят с по-ясни данни.
Стъпка 2: Продължавайте работата чрез прегледи и предаване
След като дадена задача премине в етап на разработка, забавянията обикновено се дължат на предаването й на друг човек. Вашите прегледи може да останат неразпределени или контекстът да се изгуби между промените в статуса.
В ClickUp агентите могат да отговарят на тези преходи.
Когато дадена задача премине в състояние „Готова за преглед“, агентът определя подходящия преглеждащ въз основа на правилата за собственост, добавя списък за проверка, извлечен от стандартите на вашия екип, и уведомява съответния канал. Ако дадена задача престои прекалено дълго в преглед, тя се маркира, преди да се превърне в пречка.
Стъпка 3: Открийте риска, преди да се превърне в проблем
С напредването на работата проблемите рядко се появяват наведнъж. Те се натрупват тихо. Твърде много задачи за един инженер. Повтарящи се разговори по един и същ тип билет. Функции, които продължават да се пропускат, спринт по спринт.
Тъй като ClickUp свързва задачи, статуси, графици и собственост, агентите могат да наблюдават системата, а не само отделни елементи.
Вместо някой да сканира таблата, можете да попитате:
- Какво е заседнало в прегледа тази седмица?
- Кои функции са в тенденция напоследък?
- Къде претоварваме едни и същи хора?
Отговорите идват от данни в реално време за работния процес, а не от ръчни отчети.
Стъпка 4: Затворете цикъла след като работата е завършена
След внедряването, извлечените поуки никога не се връщат в системата.
Агентите, като Sprint Review Summarizer или Release Note Writer, също могат да помогнат тук.
Те събират промените, записват решенията от дискусиите за пускането на версии и прикрепят този контекст към задачата или документа. Следващия път, когато се появи подобна функция, обосновката вече е налице.
Така системите стават по-умни с течение на времето, вместо да се нулират при всеки спринт.
Защо това работи специално в ClickUp
Агентите работят само когато имат пълна представа за ситуацията.
В ClickUp задачите, документите, коментарите, графиците и разрешенията вече са свързани. Агентите наследяват същите правила за достъп като вашия екип и работят в същата структура. Няма нужда да свързвате контекста с тиксо или да поддържате нестабилни интеграции.
Резултатът е незабележим, но значим:
- По-малко съобщения от типа „може ли да актуализирате това?“
- По-чисти билети
- По-гладки прегледи
- По-малко умствено натоварване
AI вече не се възприема като отделна инициатива, а като нещо, което облекчава работния процес. Вижте целия работен процес тук. 👇🏼
Чести грешки при внедряването на AI агенти за разработка на софтуер
Въвеждането на AI агенти може да промени вашия работен процес, но много екипи се провалят още в самото начало.
Ето най-често срещаните капани, които трябва да избягвате. 👀
- Разгръщане на агенти в фрагментирани вериги от инструменти: Това е основната причина за провала на инициативите за агентна изкуствена интелигентност. Ако вашите агенти трябва да търсят контекст в множество несвързани системи, те ще създадат повече хаос, отколкото полза. Първо трябва да решите проблема с разрастването на работата си.
- Очакване агентите да вземат решения или да заменят човешката преценка: Агентите са изключително мощни за обработка на повтарящи се, базирани на модели задачи, но те не могат да заменят човешката креативност и опит. Не искайте от агент да реши нова бизнес задача или да интерпретира сложна архитектура за разработка на софтуер.
- Пропускане на фазата на изграждане на контекст: Не можете да очаквате агентът автоматично да знае специфичните конвенции за кодиране или архитектурни предпочитания на вашия екип. Трябва да предоставите този контекст, като документирате вашите стандарти на място, до което агентите имат достъп.
- Автоматизиране на всичко наведнъж: Не се опитвайте да автоматизирате всичко наведнъж. Започнете с малък, добре дефиниран и нискорисков работен процес. Това ви позволява да се учите и да повтаряте без риск от сериозна повреда, която може да отрови вашата организация срещу технологията.
- Игнориране на резултатите от агентите: Агентите се учат и подобряват чрез обратна връзка. Ако вашият екип просто одобрява всичко, което агентът произвежда, вие пропускате критична възможност да усъвършенствате неговата работа и да откриете грешки, преди те да се превърнат в по-големи проблеми.
📖 Прочетете още: Съвместно разработване на софтуер за подобряване на доставката
Разбийте супер агентите с ClickUp!
AI супер агентите автоматизират координационните разходи, които в момента затрудняват работата на вашия екип. Те могат да се справят с ревюта, да управляват документацията и да оптимизират комуникацията, но само ако имат достъп до единен източник на информация.
Така че платформата, на която работите, е по-важна от отделните агенти, които разгръщате.
Супер агентите, хвърлени в фрагментирана екосистема от несвързани инструменти, само ще усилват съществуващия хаос. Успешните екипи са тези, които първо решават проблема с разрастването на контекста, като консолидират работата си в едно единно, конвергентно работно пространство.
Като инвестирате в подходящата платформа днес, вие се подготвяте да се възползвате от все по-мощните агентни AI системи. Готови ли сте да предоставите на вашите AI агенти контекста, от който се нуждаят, за да успеят?
Започнете безплатно с ClickUp и вижте как конвергентното работно пространство може да промени възможностите на агентното разработване.
Често задавани въпроси
Традиционните асистенти за кодиране са като калкулатори за код; те отговарят на единични команди изолирано. Супер агентите са по-скоро като виртуални проектни мениджъри, които координират екип от специализирани AI способности, за да изпълняват сложни, многоетапни работни процеси автономно.
Не, агентите подкрепят вашия екип, а не го заменят. Те се отличават в обработката на повтарящи се, базирани на правила задачи, но им липсва творческото съждение и стратегическото мислене, необходими за решаване на сложни проблеми и архитектурен дизайн.
Трябва да обърнете внимание на достъпа на агентите до чувствителен код и удостоверения, на начина, по който основните AI модели обработват вашите данни, и на възможността за одит на действията на агентите. Изключително важно е да оцените практиките за сигурност и поверителност на платформата, преди да внедрите агенти в производствени системи.