News - Կոգնիտիվ ճարտարապետի բարձրացումը

Ծրագրավորողի դերը արագ փոխվում է: KubeCon North America 2025–ի շրջանակներում, Աթլանտայում, մենք զրուցեցինք Էմիլյո Սալվադորի հետ, GitLab–ի ռազմավարության և ծրագրավորողների հարաբերությունների փոխնախագահի հետ, որպեսզի լսենք նրա տեսլությունը այն մասին, թե ինչպես ծրագրավորողները կվերածվեն անհատ կոդավորողներից հիբրիդային թիմերի ղեկավարարների: «Մենք հավատում ենք, որ ծրագրավորողների թիվը շատ ավելի կլինի, բայց նրանց գործը կլինի ոչ միայն կոդավորում», — ասել է Սալվադորը The New Stack–ին: The New Stack Makers–ի այս թողարկված դրվագում մենք քննարկեցինք, ինչպես AI–ն է փոխում ծրագրավորողի դերը, למה GitLab–ը կառուցում է գործակալների օրկեստրացման հարթակ և ինչ տեսք կարող է ունենալ ապագայի «մետա արգադրողը» (meta agent): Կոգնիտիվ արխիտեկտներ և AI‑հսկողներ Արդեն The New Stack–ում Սալվադորը վերջերս հրապարակած մի հոդվածում երկու տերմին է հղում, որոնք նկարագրում են, թե որտեղ են ծրագրավորողները շարժվում: Առաջինն է «կոգնիտիվ արխիտեկտը», որը վեր է ածվում այն բանից, որ զարգացումը դառնում է ոչ թե անհատ ֆունկցիաներ գրելուն, այլ մեծ խնդիրները մասերի խոշորացումին, որ կարող են տրվել AI գործակալներին կամ մարդկային թիմի անդամներին։ «Նախկինում ծրագրավորողները պատասխանատու էին մի միավորի կատարելու համար՝ օրինակ՝ այս JSON ֆայլը կարդալը կամ այս հատվածը վերլուծելը», — բացատրեց Սալվադորը: «հայտնի է, որ խնդիրների ծավալը շատ ավելի մեծ է now, և պետք է մտածել ավելի շատ որպես ճարտարապետ, ով կբերի մեծ խնդիր, կբաժանի այն փոքր մասերի և ապա կվերաբաշխի այդ մասերը տարբեր գործակալների կամ այլ թիմի անդամների միջև»: Երկրորդ դերը՝ «AI‑հսկողը», մի փոքր իրականության ստուգում է. ծրագրավորողները կորցնում են վստահությունը AI‑ի միջոցով գրված կոդի որակի նկատմամբ: Սալվադորը պատմել է, որ մեծ ընկերություններ ասում են, թե իրենց կոդի 80%-ը այժմ գրվում է AI‑ի միջոցով, բայց այդ գործակալները գրած յուրաքանչյուր տող կոդը դեռ հսկում է մարդը: «Կլինեն մարդիկ, որոնք կհսկեն համապատասխանությունը, անվտանգությունը, կոդի որակը — այդները միշտ լինում են մարդիկ…», — ասել է նա: «Ես չեմ տեսնում եվրոպական բանկի, որը տեղադրի ծրագիր, որի վերաբերյալ չի ստորագրվել մի մարդ, ով ասում է, որ ծրագիրը ճիշտ է»: AI պարադոքսը՝ ավելի արագ կոդավորում, բայց նույն bottleneck‑ները Բացի այդ, որ ծրագրավորողները AI–ի օգնությամբ կամ գոնե այսպես է մտածում, շատ ընկերություններ չեն նկատում կարեւոր արտադրողականության իրական աճեր ծրագրային թիմերից: GitLab–ը gọi է այդ դրությունը «AI պարադոքս»: Թեպետ ծրագրավորողները կարող են կոդ գրել ավելի արագ, այդ շահույթը արագ է անհետանում, քանի որ ծրագրավորման ողջ ցիկլը դեռ չի սերտած: Վերադիր բեռնարկությունները, անվտանգության զննություններն ու համապատասխանությունը դառնում են նոր սահմնոտ խոչընդոտներ: «Դուք կարող եք արագ լինել այնքան, որքան ձեր ամենամոլորելի շարժիչը է արագությունը», — ասել է Սալվադորը: «Երբ մտածում եք AI‑ի ներդրման մասին ձեր ծրագրավորման կյանքի ցիկլում, հարկավոր է ընդունել ավելի ռազմավարական մոտեցում: Դուք պետք է նայեք ձեր ամբողջ ծրագրավորման կյանքին և կիրառեք AI բոլոր փուլերում, այսպես հակառակ պարագայում դուք կհանդիպեք այդ խոչընդոտներին, այ՛կ որ դուք անում եք ամեն բան ճիշտ»: GitLab–ի Duo Agent Platform–ը նախատեսված է AI–ի կարողությունները զարգացնել ոչ միայն կոդավորմանից վեր, այլ նաև պլանավորում, անվտանգության, համապատասխանություն և տեղադրում: Հարթակը նախատեսված է նաև ընդարձակելիության համար, Սալվադորի խոսքերով, քանի որ ոչ մի մեկ անձի վաճառող չի կարող հետ մնալ նոր AI գործիքների և մոդելների արագ փոփոխություններին: «Նոր գործիք կա, նոր մոդել կա, ամեն շաբաթ նոր գործակալ է», — ասաց Սալվադորը: «Այսօր զարդարած գործիքը կարող է ութա ամիս հետո շուկայում չլինել»: Մետա‑գործակալը Հնարավորության կարգի մեջ՝ «մետա‑գործակալը» ամենաշատ հետաքրքրությունն ունեցող կանխատեսումն է: Ս salvador‑ի խոսքով, դա դերային AI գործակալ է, որն իրականում լիարժեք անդամ է ծրագրավորման թիմի, լրիվ էլ. հասցեով, հեռախոսահամարով և Slack հաշվով: «Դուք կարող եք այդ մետա‑գործակալի հետ խոսել, ինչպես կարող եք խոսելու ձեր թիմի ցանկացած այլ անդամի հետ», — ասել է նա: «Դուք կարող եք նրան տրվել հանձնարարություններ, այնուհետև նրանք կաշխատեն որպես գործակալների գործակալներ»: Գաղափարը ենթադրում է, որ այդ մետա‑գործակալը չի սպասի միայն ձեր զանգին, այլ կլինի պրակտիվ և կբացահայտի հավելվածների խնդիրները 24/7։ Իդեալում, այն կարող է նախապես հայտնաբերել խնդիրները և ավտոմատ կերպով առաջարկել լուծումներ: «Agent hype»‑ն ընդդեմ իրականության Արդյունքում, առաջընթացի վրա ամբողջ տեսությունը պահպանելու գործում Սալվադորը գիտակցում է բիզնեսի դանդաղ ընդունումը: Նա հիշատակել է վերջերս ԵՄ մի մեծ բանկի այցելությունը, որը դեռ աշխատում է գլխավոր ծրագրերի վրա և COBOL‑ով: «Կարծում եմ, շատ է տիրապետում հիպն»…, — ասել է նա: «Տվյալ է, որ Enterprises‑ի արագացումերը բավականին դանդաղ են, քան մենք ենք կարծում»: Նա ցույց է տվել Google–ի Dora զեկույցը այս տարվա համար, որն ապացուցում էր, որ մեկ տարի առաջ AI–ի միջոցով արտադրողականության աճը «շուրջ միանշանակ չէր»: Հիմա աճ կա, բայց ժամանակ է պահանջվել տեխնոլոգիան զարգացնելու և ծրագրավորողներին արդյունավետ օգտագործել սովորեցնելու համար: «AI‑ն հզոր գործիք է, բայց, ինչպես ցանկացած գործիք, պետք է իմանալ, թե ինչպես օգտագործել այն», — ասել է Սալվադորը: «Երբ մենք անտեսում ենք մարդասիրական գործոնը և կառավարման փոփոխությունները, փոփոխությունները տեղ չեն ունենում միանգամից»: Տեխնիկական խողովակների սկսելն ապահովելու խորհուրդներ ՍSALVADO–ի առաջարկը թիմերին մեկնարկողներիս համար է. մտածեք փոքր քայլերով:acher ընտրեք ընդամենը մի ծրագիր, աշխատեք փոքր թիմի վրա և ուղեցույցով հանել նրանց միջոցով ամբողջ ցիկլը՝ կոդավորումից տեղադրման միջոցով: «Եթե կարող եք ծրագրավորողներին արագացնել այդ ուսուցման գործընթացը, նրանք այդ գիտելիքը կարող են տարածել ձեր ամբողջ կազմակերպության վրա»: