Agentic AI Engineering in Practice: Как AI-инженеры и forward-deployed инженеры используют Claude Code, Codex и Gemini

Введение в агентное программирование

В марте 2025 года небольшая некоммерческая организация решила пересмотреть свой подход к разработке программного обеспечения с использованием современных технологий искусственного интеллекта (AI). В этой статье мы рассмотрим практический подход к внедрению агентного программирования (agentic AI engineering) с использованием трех инструментов: Claude Code, Codex и Gemini. Мы разобъем процесс на основные этапы разработки: планирование, проектирование, разработка, тестирование, развертывание и поддержку.

Этапы разработки программного обеспечения с использованием агентного программирования

Планирование

Первый шаг в любой разработке — это планирование. Для начала важно определить задачи, которые вы хотите решить с помощью AI, а также выбрать подходящие инструменты. В данном контексте мы будем использовать Claude Code для генерации идей и первоначального планирования.

# Пример использования Claude Code для генерации идей
def generate_ideas(prompt):
    response = claude_code.generate(prompt)
    return response

ideas = generate_ideas("Какие функции можно добавить к нашему проекту?")
print(ideas)

Проектирование

После планирования переходим к проектированию. Здесь важно определить архитектуру системы и выбрать подходящие инструменты для реализации. Codex может помочь в этом процессе, предоставляя готовые шаблоны кода и рекомендации по структуре системы.

# Пример использования Codex для создания базовой структуры проекта
def create_project_structure():
    project_structure = codex.create_structure("Название проекта")
    return project_structure

structure = create_project_structure()
print(structure)

Разработка

Теперь можно приступить к разработке. Здесь мы используем Gemini для написания и тестирования кода. Этот инструмент позволяет быстро создавать и модифицировать код, а также автоматически проверять его на наличие ошибок.

# Пример использования Gemini для написания и тестирования кода
def write_and_test_code(code_snippet):
    result = gemini.write_and_test(code_snippet)
    return result

code_snippet = "def add_numbers(a, b): return a + b"
result = write_and_test_code(code_snippet)
print(result)

Тестирование

После написания кода необходимо провести его тестирование. Здесь важно использовать автоматизированные тесты для обеспечения качества и надежности кода. Gemini также предоставляет инструменты для автоматического тестирования.

# Пример использования Gemini для автоматического тестирования кода
def run_tests(test_cases):
    results = gemini.run_tests(test_cases)
    return results

test_cases = [{"input": 1, "expected_output": 3}, {"input": 2, "expected_output": 4}]
results = run_tests(test_cases)
print(results)

Развертывание

После успешного тестирования можно приступать к развертыванию кода в производственную среду. Это может включать в себя развертывание на серверах или облачных платформах. Здесь важно учитывать вопросы безопасности и масштабируемости системы.

Поддержка

После развертывания необходимо обеспечить поддержку системы. Это включает в себя мониторинг производительности, обновление кода и решение возникающих проблем. Здесь также могут быть полезны инструменты для автоматизации операций поддержки.

Практические советы

1. Регулярное обучение: Чтобы оставаться актуальными, регулярно изучайте новые технологии и методы разработки.
2. Кросс-функциональная команда: Сотрудничество между инженерами AI и forward-deployed инженерами помогает обеспечить лучшее понимание требований и задач.
3. Автоматизация: Использование автоматизированных инструментов для тестирования и развертывания может значительно повысить эффективность разработки.
4. Безопасность: При разработке с использованием AI важно учитывать вопросы безопасности и защиты данных.

Заключение

Использование агентного программирования с помощью Claude Code, Codex и Gemini открывает новые возможности для разработки программного обеспечения. Этот подход позволяет более эффективно и качественно решать задачи с использованием современных технологий AI.

---