По следам мастермайнда «Дело в промпте». Разбор #3.
Сергей Андриянов — наш CTO в AlpinaGPT и основатель Web Regul. Рассказал, как мультиагентная система Evolver закрыла одну из самых дорогих болей аутсорса — код-ревью. На многих корпоративных проектах та же картина, поэтому решение Сергея даже выиграло в конкурсе Фонда содействия инновациям.
Один большой агент-универсал делает всё хуже. Чем шире задача — тем хуже результат.
Разобрал по полочкам — детали в раскрывашках 👇
🎯 КЕЙС 1: цена проблемы и почему diff в LLM не работает
Стартовая точка: 100 часов в месяц на одну команду уходило на ревью — 2,5 недели опытного разработчика. Очевидное решение — кинуть diff в модель — не работает. Код это не текст, это связи: меняешь функцию — ломается 20 других мест, особенно там, где нет тестов. Системе нужна карта всего проекта — структура, семантика, граф связей. Evolver строит её в три прохода.
🎯 КЕЙС 2: три агента вместо одного «универсала»
Библиотекарь ходит в трекер (YouTrack, Jira), читает задачу, ссылки, комментарии команды и ТЗ — возвращает логические баги ещё до тестирования. Исследователь знает кодовую базу, граф вызовов, архитектурные решения, техдолг. Ревьюер пишет замечания, привязывает к строкам, ставит вердикт. Отдельно агент-консультант знает весь проект — с ним говорят аналитики, тестировщики и новички, снимая с разработчиков вопросы «как тут устроено».
🎯 КЕЙС 3: workflow vs автономия — 70/30
В индустрии модно давать агенту полную свободу. В Evolver наоборот: 70% — жёсткий workflow, 30% — самостоятельные агенты внутри него. Автономный агент в проде непредсказуем: сегодня 30 секунд, завтра 4 минуты, каждый вызов LLM — деньги. Это делает систему готовой для прода, а не для пилота. И сознательно НЕ автоматизировали написание кода: раз агент посоветует плохое — через год его переписывают полгода, доверие разрушится. Агент пишет замечания как равноправный коллега — с ним можно спорить, призвать лида арбитром.
🎯 КЕЙС 4: внедрение через 4 этапа — главное про людей
Сопротивление было живое: «на меня переложат ответственность», «меня будет железная башка проверять». Зашли постепенно. 2 недели — агент работает, замечания НЕ обязательны, просто смотрите. 2–3 недели — собираем фидбек, разбираем ошибки еженедельно: точность выросла с 70% до 90%, противники стали проситься на другие проекты. 3–4 недели — агент обязательный шаг ПЕРЕД ревью человеком. Полная интеграция — агент первая линия, простое уходит без него. Полтора-два месяца до полной работы, без бунта. Не наказывал за найденные агентом ошибки, не запрещал спорить, не заставлял сразу — первые 6 недель это «инвестиция в доверие».
🎯 КЕЙС 5: цифры и безопасность
Результат: ревью с 2 суток до нескольких часов, на рутине — 15–20 минут. Освобождено ~100 часов команды в месяц. Грант ФСИ получен, к середине лета — публичная версия для команд 10–15 человек, on-premise в планах. По безопасности Сергей честно: большинство проектов не интересны Anthropic или OpenAI, по API они гарантируют (на бумаге), что данные не идут в обучение. Сами делают запрет доступа к .env и regex-проверки на секреты ДО передачи. В планах — внутренняя модель-санитайзер.
Доклад — запись · транскрипт · саммари
Людям очень трудно отдать проверку своей работы машине, поэтому саботаж понятен.
Что в таком агенте главное?
🔥 — предсказуемый workflow в проде 👨💻 — код пишет человек, не агент 🤔 — внедрение без бунта
Поделитесь в комментариях
⚡️ Готовим ИИшницу 📲 AI новости без шума в тг боте 📰 Еще больше новостей тут
#ДелоВПромпте #ревьюкода #мультиагенты
Оригинал: пост в Telegram · подписаться на «Готовим ИИшницу»