Чего не хватает AI-агентам, чтобы они реально экономили деньги в разработке

Agentic-подход предлагает перестроить саму механику работы. Вместо одного человека, который последовательно выполняет все шаги, создается оркестр агентов. Один помогает собрать требования, другой уточняет постановку, третий превращает ее в спецификацию, четвертый строит план, пятый пишет код, шестой проводит ревью, седьмой готовит тесты. Человек остается в контуре, но перестает быть узким горлышком, через которое все проходит вручную. Его новая роль — ставить задачу, задавать границы и контролировать ключевые точки.

Однако агентам нужна инфраструктура. Во-первых, трекер задач, чтобы раскладывать работу на карточки и отслеживать статусы. Во-вторых, среда исполнения: IDE, runtime, сборка, интеграция с системой контроля версий. Иначе получится копипастный вайбкодинг, который быстро начинает стоить дороже. В-третьих, доступ к данным о клиентах, приоритетах и контексте системы — а не ссылки на Confluence. В-четвертых, MCP-сервер для стандартизированного доступа к инструментам без ручной работы с API.

Платформы Low-code, такие как SimpleOne, могут обеспечить этот фундамент и сделать агентную разработку дешевле. Но даже с агентами нужен опытный человек в контуре: чем сложнее домен, тем важнее его экспертиза. Без этого система может зафантазировать, а результат не будет решать исходную проблему.