- ИИ-агенты в настоящее время имеют множество ограничений в крупных корпоративных средах, где кодовые базы и монорепозитории могут превышать 2500 файлов или содержать файлы размером более 500 КБ, что приводит к сбоям индексации и поиска или серьезному снижению качества.
- Многим агентам не хватает понимания контекста аппаратной системы — например, выполнение команд Linux в PowerShell или остановка на полпути из-за медленного чтения вывода, что приводит к повторяющимся ошибкам и затратам времени на исправление.
- Повторяющиеся «галлюцинации»: агент ошибочно определяет обычные символы, такие как скобки или точки в коде Python, как «вредоносные», из-за чего процесс генерации кода неоднократно останавливается.
- На самом деле, вместо снижения нагрузки, программистам приходится «нянчиться», проверяя каждый шаг генерации кода, отменяя, исправляя и перезапуская его много раз, особенно когда ИИ игнорирует первоначальные инструкции или останавливается на полпути.
- Отсутствие практики кодирования по корпоративным стандартам: генерация кода со слабой аутентификацией (на основе ключей), игнорирование Entra ID или федерации учетных данных; использование устаревших SDK, что создает технический долг и увеличивает расходы на обслуживание.
- ИИ-агенты часто не способны распознать намерение программиста по масштабированию, что приводит к дублированию кода, отсутствию автоматического рефакторинга и упущенным возможностям повторного использования логики.
- Ошибка «предвзятости подтверждения» (confirmation bias) заставляет агента часто соглашаться с пользователем, даже если запрос неверен, что снижает качество кода и лишает его технической критичности.
- Хотя ИИ помогает быстро создавать прототипы, реальная эксплуатация — безопасность, масштабируемость, обслуживание — по-прежнему сильно зависит от людей.
📌 Хотя ИИ-агенты совершили революцию в генерации кода, ограничения контекста, системного восприятия и соблюдения корпоративных стандартов не позволяют им работать автономно в продакшене. Предприятиям необходимо использовать их «с умом» — применять ИИ для набросков и автоматизации рутинных задач, но полагаться на инженеров для проверки, обеспечения безопасности и проектирования устойчивых систем.
