Мультиагентные системы для цикла разработки

Главная

Решения

Координация специализированных AI-агентов на этапах: backlog → код → ревью → тесты → деплой.

−40%

цикл разработки

команды в промышленной эксплуатации

Когда это работает

Цикл от тикета до релиза растягивается на недели, хотя задачи в основном повторяющиеся.

Тестирование съедает треть времени команды, и большая часть этой работы – рутинная.

Багфиксы зависают между разработкой и QA, потому что никто не помнит контекст.

Новый разработчик включается в кодовую базу три месяца.

Что входит

Backlog-агент

Анализ требований из тикета, декомпозиция на подзадачи, оценка трудоёмкости.

Code-агент

Генерация кода в стеке проекта – с учётом архитектурных решений и стандартов команды.

Review-агент

Проверка PR на регрессию, безопасность, соответствие стилю и архитектурным правилам.

Test-агент

Генерация и запуск тестов – unit, интеграционных, регрессионных.

Deploy-агент

Релизные операции, откат при ошибках.

Оркестратор

Передача задач между агентами, контроль качества каждого этапа, эскалация инженеру при неопределённости.

Архитектура

Задача из бэклога → оркестратор → распределение между специализированными агентами → координация через MCP-реестр → итеративный обмен результатами → сборка и деплой.

Слой памяти: Qdrant + RAG — контекст проекта, прошлые решения, кодовая база. Слой управления: MCP-реестр на платформе PWS — какие агенты доступны, какие инструменты могут вызывать, какие данные видят.

Архитектура воспроизводится для любой команды разработки — от внутренней команды Fork-Tech до клиентских проектов.

Решение в реальном проекте

ИИ-агенты в Fork-Tech

Задача

Сократить цикл разработки и устранить потерю контекста между ролями (аналитик, архитектор, разработчик, тестировщик).

Результат

Цикл разработки сократился на 40%. Две команды полностью перешли на новый процесс. Из пилотной фазы – в промышленную эксплуатацию.

Интеграции

GitLab
Task Tracker
Wiki
AI Gateway
Skills
MCP-сервера

Мы уже прошли точку, где говорим о потенциале — мы говорим о достигнутых результатах.

Владислав Лаптев

Директор по инновациям

Fork-Tech

В финансовом контуре

Брокер / банк с собственной разработкой

Релизы каждую неделю, ограниченный штат разработки. Мультиагентный цикл закрывает рутину и освобождает инженеров под архитектурные задачи.

Управляющая компания

DevOps под продуктовые задачи, импортозамещение стека – без расширения команды в полтора раза.

Платформенные команды

Собственная Dev-Platform или внутренняя AI-фабрика – мультиагентный контур как операционная основа.

R&D и AI-фабрика

Быстрое прототипирование AI-фичей в продукте – от идеи до проверки гипотезы за дни, не месяцы.

Технологический стек

LLM
GitLab
AI Gateway
Skills
MCP-сервера
PWS
RAG
Qdrant

Первый контакт

Расскажите о задаче

Опишите задачу в свободной форме. Мы вернёмся с вопросами и предложением, как двигаться дальше.

Письмо

Вы описываете задачу в свободной форме

Уточнение

Возвращаемся с вопросами по контексту, целям, ограничениям

Следующий шаг

Обсуждаем формат работы — встречу, аналогичный кейс, ориентир по подходу

Опишите задачу

Нажимая “Отправить”, я даю согласие на обработку персональных данных и принимаю условия политики обработки персональных данных.