Автономный SDLC на AI-агентах: очередь задач, границы решений и контроль результата
habr.comНесколько AI-агентов, выполняющих задачи параллельно, ещё не образуют автономный процесс разработки. Если человек по-прежнему выбирает каждое следующее поручение, переносит результаты между сессиями и решает, пора ли отправлять работу на проверку, меняется исполнитель, но не способ управления.Для технического руководителя вопрос шире выбора модели и количества агентов: какие операционные решения можно делегировать, как сохранить контроль над качеством и рисками и по каким показателям оценивать результат.
В рассматриваемой схеме человек управляет целями, ограничениями и исключениями, а не каждым шагом исполнения. Это архитектурная цель — не утверждение о доказанной экономии ресурсов.Практический пример — разработка игры с рабочим названием Ghosts on the Side Job.
