Разработчики стали чаще использовать AI‑агентов

В отличие от кодовых ассистентов, AI‑агенты могут брать на себя больше задач разработки и выполнять их автономно. Агенты умеют проектировать архитектуру ПО, запускать автотесты, редактировать файлы, настраивать интеграции с минимальным вмешательством разработчика. Это позволяет командам разработки делегировать рутину и фокусироваться на стратегических задачах при запуске IT‑продукта.

Согласно исследованиям McKinsey, AI‑агенты становятся частью стандартного инженерного процесса, выполняя 30—50% рутинных задач в большинстве корпоративных команд. По оценкам компании, внедрение автономных AI‑агентов помогает экономить 15–30 тыс. долларов на одного разработчика ежегодно, а для команды из тысячи специалистов — до 30 млн в год. Для организации с командой в 1000 программистов это 15–30 млн ежегодно. По данным Google Cloud/DORA, 80% разработчиков отмечают рост продуктивности, а 59% — улучшение качества кода.

Следующий этап развития платформы SourceCraft — дать инженерам больше контроля над взаимодействием с искусственным интеллектом, контекстом, сложными запросами и безопасностью данных. Уже сейчас мы закладываем основу для гибких сценариев и расширенной персонализации инструментов. Мы хотим, чтобы разработчики могли свободнее экспериментировать и решать более амбициозные задачи.

В ответ на растущий спрос SourceCraft расширяет возможности работы с агентом — теперь пользователи смогут выполнять до тысячи операций с AI‑помощником в неделю. Новый лимит в 2,5 раза превышает предыдущий и позволит разработчикам активнее использовать агентский режим для сложных задач.