Większość zespołów programistów już odczuła ograniczenia dzisiejszych narzędzi AI.
Asystenci programistyczni mogą szybko generować fragmenty kodu, ale nie eliminują prawdziwego wąskiego gardła w dostarczaniu oprogramowania: koordynacji. Pisanie kodu rzadko jest powolną częścią pracy. Recenzje, testy, dokumentacja, wdrożenia i koordynacja między zespołami to obszary, w których praca się zatrzymuje.
Koordynacja ta nadal odbywa się za pomocą niepołączonych narzędzi, należących do różnych osób i łączonych ręcznie.
W miarę jak coraz więcej narzędzi AI jest włączanych do cyklu pracy, problem często się pogłębia. Każdy asystent zajmuje się wąskim zakresem zadań, ale programiści muszą zarządzać kontekstem w redaktorze, narzędziu do śledzenia zadań, dokumencie i czacie. Obciążenie pozostaje w pełni ludzkie.
Super agenci AI zostali zaprojektowani, aby wypełnić tę lukę, nie poprzez bycie lepszymi programistami, ale poprzez przejęcie odpowiedzialności za koordynację prac związanych z kodowaniem. Przyjrzyjmy się, w jaki sposób zapewniają im wsparcie zespoły programistów!
Czym są super agenci AI w tworzeniu oprogramowania?
Super agenci AI reprezentują inny rodzaj modelu operacyjnego agentów.
Zamiast jednego agenta reagującego na podpowiedzi, system superagentów składa się z wielu wyspecjalizowanych agentów, którzy współpracują w ramach jednego cyklu pracy. Każdy agent ma określoną rolę, wspólny kontekst i możliwość samodzielnego działania w jasno określonych granicach.
To rozróżnienie ma znaczenie dla zespołów programistycznych. Funkcje nie są bowiem niedostarczane z powodu braku kodu. Opóźnienia wynikają z braku śledzenia zależności, wstrzymania recenzji, opóźnień w dokumentacji lub utraty decyzji między zespołami.
Super agenci są stworzeni do działania w całym cyklu życia produktu. Na przykład system super agentów może przyjąć pojedyncze zgłoszenie dotyczące funkcji i koordynować cały proces:
- Jeden agent opracowuje plan wdrożenia
- Ktoś inny pisze wstępny kod na podstawie planu.
- Trzeci agent generuje testy jednostkowe i integracyjne.
- Czwarty aktualizuje dokumentację użytkownika, aby odzwierciedlić nową funkcję.
Cały proces jest obsługiwany przez programistę pełniącego rolę nadzorczą, a nie operatora ręcznego.
Jednak działa to tylko wtedy, gdy agenci nie są ślepi. Nie sprawdzają się, gdy kod znajduje się na GitHubie, zadania są w innym narzędziu, a dokumentacja w trzecim.
Badania potwierdzają te koszty. Według ankiety przeprowadzonej przez firmę Pryon 70% liderów Enterprise twierdzi, że pracownicy tracą ponad godzinę dziennie na samo wyszukiwanie informacji.
Zintegrowany obszar roboczy AI rozwiązuje ten problem na poziomie systemu. Gdy zadania, dokumenty, rozmowy i decyzje są zgromadzone w jednym miejscu, agenci mogą działać z taką samą świadomością sytuacji, jak zespoły, które wspierają.
Dlaczego Teams agentów AI osiągają lepsze wyniki niż rozwiązania oparte na pojedynczych agentach
Słuszne jest pytanie, dlaczego jeden wysoce wydajny asystent AI nie wystarcza. Problem polega na tym, że rozwiązania oparte na jednym agencie osiągają pułap możliwości.
Ogólna AI zmuszona do przełączania się między pisaniem kodu, przeglądaniem pull requestów i tworzeniem notatek do wydania będzie zawsze osiągać jedynie przeciętne wyniki w każdym z tych zadań. Jakość jej wyników pogarsza się wraz ze wzrostem złożoności Twoich żądań, pozostawiając Twój zespół z koniecznością uporządkowania bałaganu.
Systemy wieloagentowe rozwiązują ten problem poprzez specjalizację.
Podczas gdy jeden agent pisze testy, inny może aktualizować dziennik zmian. Dzięki temu programiści mogą skupić się na architekturze wysokiego poziomu i rozwiązywaniu problemów, zamiast wykonywać każdy krok ręcznie. Minusem jest to, że wymaga to bardziej zaawansowanej infrastruktury.
Ten poziom równoległej realizacji skraca czas cyklu projektu, ale większą korzyścią jest spójność. Agenci potrzebują wspólnej warstwy kontekstowej, aby uniknąć powielania pracy lub nadpisywania postępów innych osób.
W ClickUp każdy superagent jest zaprojektowany do wykonywania wąskiej funkcji. Na przykład agent Codegen skupia się wyłącznie na wdrażaniu. Działa na podstawie jasno zdefiniowanego zadania, rozumie powiązane dokumenty i ogranicza się do pisania kodu. Nie sprawdza własnych wyników ani nie decyduje o gotowości do wydania.
To rozdzielenie jest zamierzone.
Podczas gdy agent Codegen wdraża zmianę, inni agenci mogą działać równolegle. Jeden może generować testy jednostkowe i integracyjne. Inny może aktualizować dokumentację. Kolejny może wykrywać ryzyka lub przeszkody. Wszystko to dzieje się w tym samym wspólnym kontekście.
Kluczowe korzyści płynące z wykorzystania superagentów AI dla zespołów programistycznych
Super agenci AI zapewniają największą wartość, gdy działają w ramach ujednoliconego systemu, a nie jako zbiór odizolowanych narzędzi. Korzyści te sumują się, prowadząc do znacznej poprawy szybkości, jakości i współpracy w zespole programistów.
Szybsze cykle rozwoju i mniej poprawek
Twój sprint zostaje zakłócony przez znane przeszkody — krytyczna recenzja kodu czeka w kolejce przez kilka dni lub tuż przed wydaniem wykryto poważny błąd, co zmusza do wprowadzenia zmian w ostatniej chwili. Te opóźnienia są frustrujące i powodują przesunięcie terminów. Super agenci eliminują czekanie.
Agent może przeprowadzić wstępną weryfikację kodu w ciągu kilku minut od otwarcia pull requestu. Inny agent może zidentyfikować potencjalne błędy lub niejasności dotyczące wymagań, zanim zostanie napisana choćby jedna linijka kodu. Takie „przesunięcie w lewo” podejścia do jakości pozwala wykrywać problemy na wczesnym etapie, kiedy ich naprawienie jest tanie i łatwe.
- Zautomatyzowane recenzje pierwszego przejścia: agenci zaznaczają typowe problemy związane z formatowaniem i stylem, dzięki czemu recenzenci mogą skupić się na logice i architekturze.
- Równoległe wykonywanie zadań: agent testujący i agent dokumentujący mogą pracować nad tą samą funkcją jednocześnie, co skraca całkowity czas realizacji.
- Natychmiastowe wyszukiwanie kontekstu: agenci mogą pobierać odpowiednie specyfikacje techniczne, poprzednie decyzje z notatek ze spotkań i powiązane fragmenty kodu bez konieczności ręcznego wyszukiwania.
💡Wskazówka dla profesjonalistów: Możesz przestać ścigać członków zespołu w celu uzyskania recenzji i pozwolić AI zająć się pierwszym etapem. Automatycznie uruchamiaj cykle pracy agentów dzięki automatyzacji ClickUp.
Kiedy status zadania zmienia się na „Gotowe do recenzji”, agent może natychmiast rozpocząć analizę i opublikować wyniki bezpośrednio w komentarzach do zadania, zachowując cały kontekst w jednym miejscu.
Poprawiona jakość i spójność kodu
Jakość kodu jest często zmiennym celem i może wydawać się niekonsekwentna.
Praca jednego programisty jest zawsze schludna i dobrze udokumentowana, podczas gdy praca innego jest nieco pospieszna. Istnieją przewodniki stylistyczne, ale często są one zapominane w gorączce pracy, co prowadzi do chaotycznej i trudnej w utrzymaniu bazy kodu.
Super agenci AI działają jako niestrudzeni strażnicy jakości w Twoim zespole. Do każdej recenzji i aktualizacji dokumentacji podchodzą z taką samą dokładnością, tworząc podstawę jakości, która z czasem podnosi poziom całego kodu źródłowego.
Nie oznacza to, że możesz zwolnić starszych programistów. Agenci świetnie radzą sobie z dopasowywaniem wzorców i egzekwowaniem zasad, ale brakuje im kreatywnego podejścia do rozwiązywania problemów i wiedzy architektonicznej doświadczonego człowieka. Najlepsze wyniki osiąga się, łącząc spójność agentów z ludzką wiedzą specjalistyczną.
📖 Więcej informacji: Jak komunikujesz się i udostępniasz pomysły członkom zespołu?
Lepsza komunikacja i koordynacja między zespołami
Czy Twoi programiści są ciągle odrywani od intensywnej pracy?
Może to wynikać z następujących przyczyn:
- Menedżerowie produktu potrzebują aktualnych informacji o statusie
- Projektanci chcą zobaczyć, jak ich makiety są wdrażane.
- Dział kontroli jakości prosi o kontekst ostatnich zmian.
Nadmiar komunikacji jest głównym źródłem rozproszenia kontekstu. Jest to scenariusz, w którym zespoły tracą godziny na wyszukiwanie informacji potrzebnych do wykonania swojej pracy, przełączanie się między aplikacjami, szukanie plików i powtarzanie aktualizacji na wielu platformach — co zabija wydajność, ponieważ pracownicy wiedzy spędzają dwie godziny tygodniowo na wysyłaniu e-maili, które można wyeliminować dzięki narzędziom AI.
Super agenci mogą pełnić rolę tłumaczy między różnymi zespołami. Mogą podsumowywać postępy techniczne dla interesariuszy nieposiadających wiedzy technicznej, sygnalizować zmiany w interfejsie użytkownika, które mają wpływ na zespół projektowy, oraz generować łatwe do zrozumienia scenariusze testowe dla działu kontroli jakości. Dzięki temu wszyscy są na bieżąco, a programiści nie są rozpraszani.
Działa to tylko wtedy, gdy agenci mają dostęp do rozmów. Jeśli decyzje są podejmowane na kanale Slack, status jest śledzony w narzędziu projektowym, a wymagania znajdują się w oddzielnym dokumencie, agent nie ma możliwości uzyskania pełnego obrazu sytuacji. W rezultacie musi prosić ludzi o informacje, które są rozproszone w całej organizacji.
🚀 Zaleta ClickUp: Koniec z niekończącym się poszukiwaniem kontekstu. Agenci mają dostęp do pełnej historii komunikacji w komentarzach i czacie ClickUp, tuż obok zadań i dokumentów, z którymi są powiązani w ClickUp. Kiedy agent generuje aktualizację projektu, wie, co zostało omówione, jakie przeszkody zostały zgłoszone i jakie decyzje zostały podjęte, a wszystko to bez konieczności ponownego wyjaśniania czegokolwiek.
Jak zespoły programistów wykorzystują superagentów AI w praktyce
Oto, jak Twój zespół programistów może faktycznie wykorzystać superagentów AI w codziennych cyklach pracy.
Oto, jak Twój zespół programistów może faktycznie wykorzystać superagentów AI w codziennych cyklach pracy. 🛠️
Automatyzacja przeglądów kodu i testowania
W momencie, gdy programista otwiera pull request, Twój cykl pracy często utknie w oczekiwaniu na recenzenta. To ręczne przekazywanie zadań jest powolne i często skupia się na trywialnych kwestiach, takich jak formatowanie, zamiast na złożonej logice. Jest to idealne zadanie dla agenta oprogramowania AI.
Po otwarciu pull requestu agent może automatycznie przeanalizować kod pod kątem list kontrolnych przeglądu kodu Twojego zespołu, sprawdzić typowe luki w zabezpieczeniach i zweryfikować, czy zakres testów nie uległ zmniejszeniu. Następnie agent publikuje swoje ustalenia jako wstępną recenzję, umożliwiając recenzentom skupienie się na bardziej złożonych aspektach kodu.
Możesz również zlecić agentom opracowanie przypadków testowych na podstawie zmian w kodzie, obejmujących zarówno oczekiwane zachowanie, jak i potencjalne przypadki skrajne. Twoi programiści mogą następnie przejrzeć i udoskonalić te testy, zamiast pisać je od podstaw.
📮 ClickUp Insight: 24% pracowników twierdzi, że powtarzalne zadania uniemożliwiają im wykonywanie bardziej znaczącej pracy, a kolejne 24% uważa, że ich umiejętności są niedostatecznie wykorzystywane. Oznacza to, że prawie połowa pracowników czuje się zablokowana twórczo i niedoceniana. 💔
ClickUp pomaga ponownie skupić się na zadaniach o dużym znaczeniu dzięki łatwym w ustawieniu agentom AI, automatyzującym powtarzające się zadania w oparciu o wyzwalacze. Na przykład, gdy zadanie zostanie oznaczone jako zakończone, agent AI ClickUp może automatycznie przypisać następny krok, wysłać przypomnienia lub zaktualizować status projektu, uwalniając Cię od ręcznego śledzenia postępów.
💫 Rzeczywiste wyniki: Firma STANLEY Security skróciła czas poświęcany na tworzenie raportów o 50% lub więcej dzięki konfigurowalnym narzędziom do raportowania ClickUp — dzięki temu jej zespoły mogą skupić się mniej na formatowaniu, a bardziej na prognozowaniu.
📮 ClickUp Insight: 24% pracowników twierdzi, że powtarzalne zadania uniemożliwiają im wykonywanie bardziej znaczącej pracy, a kolejne 24% uważa, że ich umiejętności są niedostatecznie wykorzystywane. Oznacza to, że prawie połowa pracowników czuje się zablokowana twórczo i niedoceniana. 💔
ClickUp pomaga ponownie skupić się na pracy o dużym znaczeniu dzięki łatwym w konfiguracji agentom AI, automatyzującym powtarzające się zadania w oparciu o wyzwalacze. Na przykład, gdy zadanie zostanie oznaczone jako zakończone, agent AI ClickUp może automatycznie przypisać następny krok, wysłać przypomnienia lub zaktualizować statusy projektu, uwalniając Cię od ręcznego śledzenia postępów.
💫 Rzeczywiste wyniki: Firma STANLEY Security skróciła czas poświęcany na tworzenie raportów o 50% lub więcej dzięki konfigurowalnym narzędziom do raportowania ClickUp — dzięki temu jej zespoły mogą skupić się mniej na formatowaniu, a bardziej na prognozowaniu.
Zarządzanie dokumentacją i udostępnianie wiedzy
Wiesz, jak uciążliwa jest nieaktualna dokumentacja. Nowy członek zespołu próbuje postępować zgodnie z instrukcją ustawień, ale okazuje się, że jest ona sprzed roku i wprowadza w błąd.
„Powód” krytycznej decyzji architektonicznej często zostaje utracony na zawsze, gdy osoba, która ją podjęła, opuszcza firmę.
Rozwiązaniem tego problemu jest oprogramowanie agencjalne. Super agenci mogą monitorować zmiany w kodzie i automatycznie oznaczać dokumentację, która wymaga aktualizacji. Mogą nawet przygotować dla Ciebie projekty aktualizacji, zapewniając, że dokumentacja API i instrukcje obsługi są zawsze zsynchronizowane z Twoim produktem.
Co ważniejsze, agenci mogą uchwycić „dlaczego”. Mogą oni syntetyzować decyzje podjęte w komentarzach do zadań, notatkach ze spotkań i wątkach dotyczących przeglądu kodu w przeszukiwalnej bazie wiedzy.
💡Wskazówka dla profesjonalistów: Zapewnij swojemu zespołowi jedno źródło informacji dzięki ClickUp Docs i ClickUp Brain. Ponieważ cała Twoja praca, rozmowy i wiedza znajdują się w jednym miejscu, ClickUp Brain może natychmiast znaleźć odpowiedź, gdy programista zapyta: „Dlaczego wybraliśmy tę technologię baz danych?”. Może on wyświetlić oryginalną dyskusję, dokument dotyczący podjęcia decyzji oraz zadania związane z wdrożeniem.
Usprawnianie cykli pracy DevOps i wdrażania
Twój proces wdrażania to złożona maszyna z wieloma ruchomymi częściami.
Monitorowanie statusów kompilacji, udostępnianie środowisk testowych i zarządzanie przywracaniem często wymaga ręcznej interwencji, co jest powolne i podatne na błędy. Jest to kolejny obszar, w którym agenci AI do tworzenia oprogramowania mogą zapewnić ogromną przewagę.
Super agenci mogą koordynować cały proces wdrażania DevOps. Mogą monitorować statusy kompilacji, automatycznie przygotowywać nowe środowisko do testów, a nawet zarządzać przywracaniem poprzedniej wersji, jeśli monitorowanie po wdrożeniu wykryje problem.
Podczas awarii agenci mogą pomóc zmniejszyć wskaźniki devops, takie jak średni czas rozwiązania problemu (MTTR), zbierając informacje diagnostyczne, powiadamiając inżyniera dyżurnego i tworząc wstępny raport o incydencie. Automatyzuje to chaotyczną fazę zbierania informacji podczas reagowania na incydent, pozwalając zespołowi skupić się na naprawie.
💡Wskazówka dla profesjonalistów: Zapewnij całej organizacji widoczność w tych procesach dzięki pulpitom ClickUp. Twoi agenci AI mogą automatycznie monitorować i rejestrować informacje z tych pulpitów, informując wszystkich interesariuszy bez zakłócania pracy programistów.
Jak zintegrować superagentów AI z cyklem pracy nad oprogramowaniem
Pierwszym i najważniejszym krokiem jest skonsolidowanie pracy w jednym systemie.
Zastosuj podejście „crawl-walk-run” do integracji:
- Crawl: Zacznij od agenta o jednym przeznaczeniu do zadań o dużej objętości i niskim ryzyku, takich jak formatowanie kodu lub sprawdzanie uszkodzonych linków w dokumentacji.
- Walk: Wprowadź koordynację między dwoma agentami w powiązanym cyklu pracy, na przykład poprzez przekazywanie wyników przez agenta ds. recenzji agentowi ds. generowania testów.
- Uruchom: Wdroż w pełni skoordynowany system agentów, który może obsługiwać proces od początku do końca, np. realizując żądanie dotyczące funkcji od pomysłu do wdrożenia.
Brzmi dość prosto, prawda? I jest to tak proste, o ile Twoi agenci znają kontekst.
Aby agenci mogli efektywnie wykonywać swoje zadania w cyklu pracy, potrzebują dostępu do zbiorowej wiedzy Twojego zespołu — standardów kodowania, zasad architektury i historii podejmowanych decyzji. Wymaga to świadomego zarządzania wiedzą.
Możesz pominąć żmudną integrację, korzystając ze zintegrowanego obszaru roboczego AI, który został zaprojektowany z myślą o połączonych ze sobą cyklach pracy agentów.
Właśnie do tego służy Accelerator for Product & Engineering firmy ClickUp .
Zamiast prosić zespoły o konfigurowanie wszystkiego od podstaw, Accelerator zapewnia gotowe ustawienia stworzone specjalnie dla cykli pracy związanych z produktami i inżynierią. Zaczynasz od w pełni zintegrowanego obszaru roboczego AI, w którym Twoje dokumenty, zadania, czat, pulpity nawigacyjne i dane sprintów są już połączone. Na dodatek znajduje się tam ClickUp Brain, warstwa inteligencji, która rozumie, jak Twoja praca się ze sobą łączy.
Otrzymasz zestaw gotowych superagentów zaprojektowanych z myślą o rzeczywistej pracy nad produktem i inżynierią, a nie o prezentacjach demonstracyjnych.
- Agenci, którzy potrafią przekształcić zakończone zadania sprintu w uporządkowane informacje o wydaniu
- Agenci, którzy podsumowują postępy sprintu, przeszkody i ryzyka dla interesariuszy bez konieczności organizowania kolejnych spotkań dotyczących statusu.
- Agenci, którzy przyjmują surowe zgłoszenia dotyczące funkcji i syntetyzują je w jasny, spójny opis funkcji, wykorzystując istniejący kontekst zadania.
Ponieważ agenci ci działają w ramach ClickUp, pracują na podstawie aktualnych danych sprintu, rzeczywistych dyskusji i faktycznej własności. Bez eksportowania. Bez ponownej podpowiedzi. Bez ponownego wyjaśniania, jak działa Twój zespół.
Celem nie jest dodanie większej ilości AI. Chodzi o wyeliminowanie utrudnień w pracy, którą już wykonujesz. ClickUp Accelerator zapewnia, że Twoje systemy nadążają za zmianami.
Zobaczmy, jak można zbudować cykl pracy typu „crawl-walk-run” za pomocą ClickUp!
Krok 1: Automatyczne porządkowanie przychodzących zadań
Większość problemów pojawia się jeszcze zanim programista napisze kod. Niejasne zgłoszenia. Brak kontekstu. Długie wątki komentarzy, które wyjaśniają „dlaczego”, ale nigdy nie są podsumowywane.
W ClickUp cykl pracy zazwyczaj rozpoczyna się od zadania.
Otrzymujemy zgłoszenie dotyczące nowej funkcji. Staje się ono zadaniem ClickUp z opisem, kryteriami akceptacji i załączonym wątkiem dyskusji. To pojedyncze zadanie jest jednostką, nad którą pracują agenci.
W tym przypadku agent może wykonać jedno proste zadanie: znormalizować żądanie.
Po utworzeniu zadania dotyczącego nowej funkcji agent sprawdza, czy nie brakuje żadnych pól, podsumowuje dotychczasową dyskusję i zaznacza luki w kryteriach akceptacji. Jeśli brakuje czegoś istotnego, pojawia się to, zanim zadanie osiągnie status „W trakcie realizacji”. Programiści przestają pełnić rolę tłumaczy i zaczynają pracować na podstawie jaśniejszych informacji.
Krok 2: Kontynuuj pracę poprzez recenzje i przekazywanie zadań
Gdy zadanie przechodzi do fazy rozwoju, opóźnienia wynikają zazwyczaj z przekazywania zadań. Twoje recenzje mogą pozostawać nieprzypisane lub kontekst może zostać utracony między zmianami statusu.
W ClickUp agenci mogą reagować na te zmiany.
Kiedy zadanie przechodzi do statusu „Gotowe do recenzji”, agent przypisuje odpowiedniego recenzenta na podstawie zasad własności, dodaje listę kontrolną opartą na standardach Twojego zespołu i powiadamia odpowiedni kanał. Jeśli zadanie pozostaje w recenzji zbyt długo, zostaje oznaczone, zanim stanie się przeszkodą.
Krok 3: Wykryj ryzyko, zanim stanie się problemem
W miarę postępu prac problemy rzadko pojawiają się wszystkie naraz. Gromadzą się one po cichu. Zbyt wiele zadań dla jednego inżyniera. Powtarzające się dyskusje na temat tego samego typu zgłoszenia. Funkcje, które wciąż się przesuwają, sprint po sprincie.
Ponieważ ClickUp łączy zadania, statusy, harmonogramy i własność, agenci mogą obserwować system, a nie tylko poszczególne elementy.
Zamiast skanować pulpity nawigacyjne, możesz zapytać:
- Co utknęło w recenzji w tym tygodniu?
- Które funkcje są obecnie najpopularniejsze?
- Gdzie przeciążamy tych samych ludzi?
Odpowiedzi pochodzą z danych dotyczących rzeczywistego cyklu pracy, a nie z ręcznie sporządzanych raportów.
Krok 4: Zamknij pętlę po wysłaniu pracy
Po wdrożeniu zdobyte doświadczenia nigdy nie trafiają z powrotem do systemu.
Agenci, tacy jak Sprint Review Summarizer lub Release Note Writer, również mogą tu pomóc.
Zbierają informacje o zmianach, zapisują decyzje podjęte podczas dyskusji dotyczących wydania i dodają ten kontekst jako załącznik do zadania lub dokumentu. Gdy następnym razem pojawi się podobna funkcja, uzasadnienie będzie już gotowe.
W ten sposób systemy stają się z czasem coraz inteligentniejsze, zamiast resetować się po każdym sprincie.
Dlaczego to działa właśnie w ClickUp?
Agenci działają tylko wtedy, gdy mają pełny obraz sytuacji.
W ClickUp zadania, dokumenty, komentarze, osie czasu i uprawnienia są już połączone. Agenci dziedziczą te same zasady dostępu, co Twój zespół i działają w ramach tej samej struktury. Nie ma potrzeby łączenia kontekstów ani utrzymywania kruchych integracji.
Wynik jest subtelny, ale znaczący:
- Mniej wiadomości typu „czy możesz to zaktualizować?”.
- Bardziej przejrzyste zgłoszenia
- Płynniejsze recenzje
- Mniejsze obciążenie umysłowe
AI przestaje być postrzegana jako odrębna inicjatywa, a zaczyna sprawiać wrażenie, że sam cykl pracy stał się lżejszy. Zobacz tutaj cały cykl pracy. 👇🏼
Typowe błędy przy wdrażaniu agentów AI do tworzenia oprogramowania
Wdrożenie agentów AI może zmienić Twój cykl pracy, ale wiele zespołów ma z tym problem.
Oto najczęstsze pułapki, których należy unikać. 👀
- Wdrażanie agentów w rozdrobnionych łańcuchach narzędzi: Jest to główny powód niepowodzeń inicjatyw związanych z AI opartą na agentach. Jeśli agenci muszą szukać kontekstu w wielu niepołączonych systemach, spowodują więcej chaosu niż wartości. Najpierw należy rozwiązać problem rozproszenia pracy.
- Oczekiwanie, że agenci będą podejmować decyzje lub zastępować ludzką ocenę: Agenci są niezwykle skuteczni w obsłudze powtarzalnych, opartych na wzorcach zadań, ale nie zastępują ludzkiej kreatywności i doświadczenia. Nie proś agenta o rozwiązanie nowatorskiego problemu biznesowego lub interpretację złożonej architektury oprogramowania.
- Pomijanie fazy budowania kontekstu: Nie można oczekiwać, że agent automatycznie pozna specyficzne konwencje kodowania lub preferencje architektoniczne Twojego zespołu. Musisz zapewnić ten kontekst, dokumentując swoje standardy w miejscu, do którego agenci mają dostęp.
- Automatyzacja wszystkiego naraz: Nie próbuj automatyzować wszystkiego naraz. Zacznij od małego, dobrze zdefiniowanego i niskiego ryzyka cyklu pracy. Pozwoli ci to uczyć się i powtarzać bez ryzyka poważnej awarii, która mogłaby zaszkodzić twojej organizacji w stosunku do technologii.
- Ignorowanie wyników pracy agentów: Agenci uczą się i doskonalą dzięki informacjom zwrotnym. Jeśli Twój zespół po prostu zatwierdza wszystko, co produkuje agent, tracisz ważną okazję do udoskonalenia jego wydajności i wychwycenia błędów, zanim staną się one poważniejszymi problemami.
📖 Więcej informacji: Wspólne tworzenie oprogramowania w celu usprawnienia dostaw
Pokonaj superagentów dzięki ClickUp!
Super agenci AI automatyzują koordynację, która obecnie spowalnia pracę Twojego zespołu. Mogą oni zajmować się recenzjami, zarządzać dokumentacją i usprawniać komunikację, ale tylko wtedy, gdy mają dostęp do jednego źródła informacji.
Platforma, na której pracujesz, ma więc większe znaczenie niż poszczególni agenci, których wdrażasz.
Super agenci wrzuceni do rozdrobnionego ekosystemu niepołączonych narzędzi tylko pogłębią istniejący chaos. Sukces odnoszą zespoły, które najpierw rozwiązują problem rozproszenia kontekstu, konsolidując swoją pracę w jednym, zintegrowanym obszarze roboczym.
Inwestując dziś w odpowiednią platformę, przygotowujesz się do wykorzystania coraz potężniejszych systemów AI opartych na agentach. Czy jesteś gotowy, aby zapewnić swoim agentom AI kontekst niezbędny do osiągnięcia sukcesu?
Zacznij korzystać z ClickUp za darmo i zobacz, jak zintegrowany obszar roboczy może zmienić możliwości rozwoju agentycznego.
Często zadawane pytania
Tradycyjni asystenci kodowania są jak kalkulatory dla kodu; reagują na pojedyncze podpowiedzi w izolacji. Super agenci są bardziej jak wirtualni kierownicy zarządzania projektami, koordynujący zespół wyspecjalizowanych funkcji AI w celu samodzielnego wykonywania złożonych, wieloetapowych cykli pracy.
Nie, agenci zapewniają wsparcie dla Twojego zespołu, a nie go zastępują. Doskonale radzą sobie z powtarzalnymi, opartymi na regułach zadaniami, ale brakuje im kreatywnego osądu i strategicznego myślenia niezbędnego do rozwiązywania złożonych problemów i projektowania architektury.
Należy pamiętać o dostępie agentów do poufnego kodu i poświadczeń, sposobie przetwarzania danych przez modele AI oraz możliwości kontroli działań agentów. Przed wdrożeniem agentów w systemach produkcyjnych należy koniecznie ocenić praktyki platformy w zakresie bezpieczeństwa i prywatności.