Follow-up к Avito.Tech.Conf
Посмотрел запись конфы, делюсь двумя докладами.
1️⃣ — Александр Лукьянченко, CTO Tech Platform. Как меняется разработка с внедрением агентов
Признание ошибки и наш таймлайн адопшена AI агентов в Авито.
1. Февраль 2025: Мы файнтюнили свои модели на кодовой базе Авито. Адопшен шёл довольно плохо, решения были слабые.
2. Июнь 2025: Вышли открытые модели уровня Qwen3-Coder, агенты впервые начали доводить задачи до конца, но адопшен был все еще низкий.
3. Февраль 2026: Признали, что не можем с той же скоростью создавать те же инструменты, что индустрия, и в этом нет смысла. Свои модели отложили, взяли двух самых крупных вендоров. А дальше все силы вложили в инструменты для получения агентами контекста. Написали больше 100 MCP-серверов для всего: мессенджер, таск-трекер, документация, исходники,... А еще пошла какая-то бешеная гонка по написанию скиллов. Получилось больше 4 тысяч скиллов, пришлось делать golden-сеты, чтобы отобрать реально полезные.
2️⃣ — Артём Арюткин, Developer Experience. Как реально меняется PDLC
Померили, куда уходит время инженера в Авито.
20% — написание кода (бенчмарк по индустрии — Майкрософт, 11%).
25% — техническое дискавери, то есть поиск нужной API, доки и человека.
15% — тесты.
8% — дебаг.
18% — чаты (у менеджеров около 50%).
14% — встречи.
Отсюда вывод: кто ускоряет AI-агентами кодинг, — ускоряют только пятую часть работы.
Моё любимое: запустили DevEx-опросы для агентов, удобно ли им пользоваться внутренними тулами. Агенты отвечают лучше людей.
И прогноз на 2027: код в эпоху агентов будет нестабильным, фокус уедет в observability. Хотя Change failure rate пока проблемы не показывает, этим надо заниматься превентивно, потому что проблема накопится.
———
Записи: YouTube, VK. Лукьянченко с 00:09:17, Арюткин с 00:50:52.
Какой из тезисов у вас не сходится с тем, что видите у себя? Еще ревьюите код людьми?
Посмотрел запись конфы, делюсь двумя докладами.
1️⃣ — Александр Лукьянченко, CTO Tech Platform. Как меняется разработка с внедрением агентов
Признание ошибки и наш таймлайн адопшена AI агентов в Авито.
1. Февраль 2025: Мы файнтюнили свои модели на кодовой базе Авито. Адопшен шёл довольно плохо, решения были слабые.
2. Июнь 2025: Вышли открытые модели уровня Qwen3-Coder, агенты впервые начали доводить задачи до конца, но адопшен был все еще низкий.
3. Февраль 2026: Признали, что не можем с той же скоростью создавать те же инструменты, что индустрия, и в этом нет смысла. Свои модели отложили, взяли двух самых крупных вендоров. А дальше все силы вложили в инструменты для получения агентами контекста. Написали больше 100 MCP-серверов для всего: мессенджер, таск-трекер, документация, исходники,... А еще пошла какая-то бешеная гонка по написанию скиллов. Получилось больше 4 тысяч скиллов, пришлось делать golden-сеты, чтобы отобрать реально полезные.
2️⃣ — Артём Арюткин, Developer Experience. Как реально меняется PDLC
Померили, куда уходит время инженера в Авито.
20% — написание кода (бенчмарк по индустрии — Майкрософт, 11%).
25% — техническое дискавери, то есть поиск нужной API, доки и человека.
15% — тесты.
8% — дебаг.
18% — чаты (у менеджеров около 50%).
14% — встречи.
Отсюда вывод: кто ускоряет AI-агентами кодинг, — ускоряют только пятую часть работы.
Моё любимое: запустили DevEx-опросы для агентов, удобно ли им пользоваться внутренними тулами. Агенты отвечают лучше людей.
И прогноз на 2027: код в эпоху агентов будет нестабильным, фокус уедет в observability. Хотя Change failure rate пока проблемы не показывает, этим надо заниматься превентивно, потому что проблема накопится.
———
Записи: YouTube, VK. Лукьянченко с 00:09:17, Арюткин с 00:50:52.
Какой из тезисов у вас не сходится с тем, что видите у себя? Еще ревьюите код людьми?