Инженерное знание как код: зачем я связываю MCP, агентов и модель изменений

Как только AI-агенты начинают участвовать в разработке, быстро выясняется неприятная вещь: проблема не в генерации кода, а в управлении смыслом изменений. В статье рассказываю, как я перестроил процесс проектирования фич через связку: — чата с агентом бизнес-аналитиком; — графовой модели изменений; — MCP-доступа к модели; — агентского бутстрапа; — формализованного техпроцесса. На примере разработки агентской памяти показываю, как User Story превращается в граф ролей, целей, мотивов, API и зависимостей, а агент перестаёт быть «чатиком сбоку» и становится участником инженерного процесса. Это не история про «ИИ пишет код». Это история про то, как инженерное знание начинает работать как код.

https://habr.com/ru/articles/1032582/

#agentic_workflow #MCP #ontology #knowledge_graph #semantic_layer #semantic_engineering #Ontology_MCP #AI_agents #software_architecture

Intercom이 Claude Code로 개발 속도를 2배 높인 방법: AI 기반 소프트웨어 팩토리로의 전환

Intercom은 Claude Code 도입 후 9개월 만에 R&D 인당 PR 처리량을 2배로 늘렸으며, 이는 단순 자동완성을 넘어 에이전트 중심의 개발 프로세스로 전환한 결과다.

🔗 원문 보기

루비로 구축하는 에이전틱 워크플로우: 복잡한 폼의 한계를 넘어서

복잡한 B2B 폼은 사용자에게 고통을 주며, 데이터 누락과 문서화되지 않은 비즈니스 로직의 원인이 된다.

🔗 원문 보기

Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением

Представьте: три топ-менеджера из крупных компаний садятся писать код. Не ставить задачи команде, не согласовывать архитектуру — а сами, руками, за восемь часов собрать работающую систему. И не просто систему, а ИИ-директора, который не сломается под давлением CEO. Спойлер: получилось Рассказываем, почему обычный LLM в этой задаче «плывёт», как устроена архитектура устойчивости и что даёт single-shot reasoning там, где хочется городить мультиагентный пайплайн.

https://habr.com/ru/articles/1024072/

#LLMагент #ИИассистент #Claude #мультиагентная_архитектура #промптинжиниринг #singleshot_reasoning #хакатон #CLevel #управленческие_решения #agentic_workflow

에이전트 워크플로우를 활용한 대규모 리팩토링의 경제성 확보

AI 에이전트를 활용해 코드 생성뿐만 아니라 리팩토링 작업의 분할 및 배포 전략을 최적화함으로써 대규모 코드 수정의 비용 효율성을 극대화했다.

🔗 원문 보기