Почему я не даю агенту последний ход: процесс SPEC→PLAN→TEST→CODE→REVIEW→LEARN
Автор описывает новый workflow для кодинг‑агентов, где каждый шаг (SPEC, PLAN, TEST, CODE, REVIEW, LEARN) контролируется человеком, а агент работает лишь в рамках заданных контрактов.
Новый подход к работе кодинг‑агентов
В статье «AI предлагает, мержу я: почему я не даю агенту последний ход» (Habr AI, 22 июня 2026) автор делится практикой, позволяющей использовать LLM‑агентов как вспомогательные инструменты, но не полагаться на их автономные решения.
Структурированный процесс
Автор вводит последовательность из шести этапов, каждый из которых сопровождается артефактами и обязательным человеческим принятием, когда начинается ответственность:
- SPEC – формулировка требований и ограничений.
- PLAN – построение плана действий, распределение задач.
- TEST – создание тестов и критериев качества.
- CODE – генерация кода агентом.
- REVIEW – человек проверяет и принимает изменения.
- LEARN – агент получает обратную связь и обновляет свои модели.
Map‑framework
Для реализации этого цикла автор разработал map‑framework: набор хуков, контрактов, контекста и памяти, которые позволяют «привязать» LLM к конкретным шагам процесса. Хуки вызываются в определённых точках пайплайна, контракты описывают ожидаемые входы/выходы, а контекст хранит состояние между итерациями.
Почему это важно
- Ответственность остаётся за человеком, особенно на этапе Review и Merge.
- Контроль качества повышается благодаря автоматическому тестированию и фиксированным артефактам.
- Повторяемость процесса упрощает обучение новых команд и масштабирование.
Подробнее о реализации можно прочитать в оригинальной статье: https://habr.com/ru/articles/1050678/.
Эта статья — первая в серии, посвящённой map‑framework, и обещает раскрыть детали хуков, контрактов и памяти в последующих выпусках.
Для разработчиков AI это значит, что автономные код‑агенты могут стать безопасным помощником, если их вписать в чётко определённый пайплайн. Студенты курсов получат готовый шаблон, который можно адаптировать под любые проекты, минимизируя риск «слишком умных» мерджей.
