В Авито такие помощники применяются в нескольких сценариях:
В разработке (занимает около 40% времени разработчика) ИИ помогает с автодополнением кода, генерацией тестов, проверкой соответствия стандартам и разбором чужого кода.
В проектировании (около 18% времени) - ускоряет поиск нужных сервисов и функций среди сотен компонентов: задачи, которые раньше занимали до двух недель, теперь решаются за часы.
В поддержке и устранении проблем - помогает анализировать тесты надёжности, находить ответы в документации на типовые вопросы и сжимать длинные обсуждения в чате до короткой выжимки.
"ИИ хорошо справляется с рутинными задачами на всем цикле разработки. Раньше было необходимо тратить колоссальный объем времени на типичные задачи, для которых не нужна сильная экспертиза и опыт. Теперь это позволяет еженедельно экономить часы каждому, кто использует такие инструменты. При этом ценность опытных разработчиков только растет - именно они будут направлять эти мощные инструменты, принимать важные архитектурные решения и обеспечивать надёжность на недостижимом для автоматизации уровне", - рассказал Александр Лукьянченко, руководитель разработки технологической платформы в "Авито".
Технически решение построено на комбинации нескольких языковых моделей разного размера и назначения. Архитектура реализована через единый шлюз управления - центральную точку, которая принимает запрос от разработчика, определяет его сложность и маршрутизирует к подходящей модели. Простые запросы обрабатываются компактными быстрыми моделями, сложные - более мощными. Все они развернуты внутри инфраструктуры компании, а контекст задачи задается автоматически через единые протоколы, стандарты разработки и набор готовых инструкций. Это позволяет ИИ учитывать внутренние правила и специфику проектов без отдельного обучения под каждую задачу.
Эффективность работы ИИ-помощника для написания кода отслеживается через вовлеченность разработчиков, опросы удовлетворенности и замеры экономии времени в часах и скорости выпуска обновлений кода.
Так, ИИ-система классифицировала сотни программных модулей с точностью 80%, что совпало с экспертной разметкой, сэкономив около 200 дней ручной работы специалистов. В анализе надежности система обработала более 800 различных сценариев, выявила 22 типа системных проблем и обнаружила более 1000 конкретных уязвимостей.
Также 6% всех обращений в поддержке платформы теперь решаются автоматически без участия человека, а 17% запросов используют функцию автоматического краткого изложения длинных обсуждений.
Лукьянченко подчеркивает, что скоро программист будет выступать в роли архитектора конкретной задачи бизнеса - прорабатывать требования, продумывать архитектуру и отдавать на реализацию набору агентов с последующим ревью.
В планах развития ИИ-помощников переход от автоматизации отдельных операций к комплексным решениям. ИИ будет участвовать в сборе требований, формировании технического плана и детальной декомпозиции задач - и только после этого переходить к написанию кода с обязательным ревью со стороны разработчиков.