AI-Disrupt PDLC как основа технологического суверенитета страны
«Сбер» представил обновленное руководство по агентной разработке
«Сбер» выпустил обновленную редакцию AI-Disrupt PDLC — стратегии AI-трансформации разработки и бизнеса в новой технологической реальности.
Фото: Предоставлено пресс-службой Сбербанка
Фото: Предоставлено пресс-службой Сбербанка
Руководство переосмысляет весь жизненный цикл разработки вокруг трех сущностей: ИИ-агентов, интегрированной среды исполнения и разработки через спецификации. Об этом в ходе международной промышленной выставки «Иннопром» рассказал старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Кирилл Меньшов.
В документе отражены важные акценты: среда исполнения агента важнее модели, за человеком остаются намерение, определение правил исполнения (governance) и правил проверки результата (validation). Агент, следуя заданным правилам, реализует намерение. Руководство проводит параллели с Agile-трансформацией, показывает ее развитие — двухконтурная модель и компактные команды, но дает и отличия — агент самостоятельно ищет оптимальное решение. Также в материал вошли новые аспекты управления ИИ — контроль затрат и промышленная эксплуатация. План действий — на чистоте замысла, ступенях зрелости и системе связей.
Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка:
«В будущем победят организации со зрелой ИИ-культурой, которые освоят все возможности агентных систем, перестроят процессы и сохранят человеческую экспертизу. Мы хотим, чтобы агентная разработка стала стандартом, потому что это даст конкурентное преимущество всей стране. AI-Disrupt PDLC укрепит технологический суверенитет и позиции России на международных рынках, обеспечит системный и устойчивый рост на длинном горизонте. Поэтому “Сбер” развивает методологию агентной разработки и делится ею с рынком».
Среда исполнения — главный актив
Как показывают исследования, один и тот же разработчик с одной и той же нейросетью показывает разницу в эффективности до 22 п. п. в зависимости от среды исполнения агентов. В то же время разрыв между лучшей и худшей моделью на идентичных задачах не превышает одного-трех пунктов. Это сравнение подчеркивает, что именно среда исполнения (agentic harness) становится определяющим фактором в результате. Вендоро-независимая архитектура остается наилучшим долгосрочным активом, особенно в условиях ускоряющегося темпа выпуска ИИ-моделей, их возникающей специализации.
Центральным элементом AI-Disrupt PDLC является способ обеспечить точное понимание между человеком и агентом, который воплощается через Specification-Driven Development — методологию перехода к написанию кода на базе точных спецификаций. Человек формулирует бизнес-требования в виде спецификации, а мультиагентная система помогает обеспечить их детализацию и консистентность, чтобы затем автономно реализовать их от кода до внедрения. Цель подхода — обеспечить предсказуемую проверку продуктовых гипотез, убрать из производственного процесса все, что может мешать или замедлять достижение бизнес-целей.
Двухпетлевая модель и компактные команды
AI-Disrupt PDLC предлагает двухпетлевую модель, чтобы совместить скорость решений человека и агента. В петле намерения действует человек. Он проводит глубинные продуктовые исследования, ставит задачу и валидирует результат. В петле реализации работают агенты. Они генерируют код, тестируют гипотезы и исправляют ошибки, опираясь на спецификации. Связующим звеном выступает интегрированная платформа разработки, которая обеспечивает целостность контекста и нормативов. Человек начинает тратить больше времени на намерение, чем на код, так как эта инвестиция окупается большей скоростью исполнения. Благодаря скрупулезной проработке на этапе намерения агенту не нужны уточнения, агент меньше ошибается.
«Сбер» прогнозирует повсеместный переход к компактным командам (Tiny Teams) из трех-шести человек, а их общие функции (формирование контекста, описание продуктовых практик) и обмен знаниями и практиками перейдут в поддерживающие команды (Enabling Teams). В прежней логике крупная команда обеспечивала наличие компетенций и ресурс для проработки. Агентная среда и формализованный контекст являются концентрированным знанием многих людей. Лидер продукта может сосредоточиться на продукте, а разработчик — на координации агентов, проектировании системы и верификации решения. Не нужно больше собирать большие команды, можно сделать много малых команд и сосредоточиться на детальном улучшении продукта.
Подробнее ознакомиться с новой версией AI-Disrupt PDLC можно по ссылке.
Документ продолжает развивать подход, когда человек отвечает за смыслы, а ИИ — за исполнение.
ПАО «Сбербанк России»
Реклама