Wyzwania i metody wdrażania agentów sztucznej inteligencji w procesie programowania
5 listopada 2026 · Czas czytania: 2 min
Wprowadzanie agentów sztucznej inteligencji do procesu tworzenia oprogramowania często zaczyna się od ogólnego wymogu przyspieszenia wydawania nowych funkcji. Szybko jednak pojawiają się pytania dotyczące weryfikacji zrozumienia zadań przez agentów, zakresu decyzji, którym można im zaufać, oraz sposobów upewnienia się, że nowe funkcje nie powodują błędów w istniejących elementach systemu.
Doświadczenia z projektami hobbystycznymi pokazują, że choć agenci pozwalają na szybkie uzyskanie działającego produktu, nie gwarantuje to gotowości do długoterminowego utrzymania. Brak utrwalonych wymagań i weryfikacji ich przestrzegania może prowadzić do regresji, znikania funkcji oraz ignorowania wcześniej przyjętych decyzji projektowych podczas wprowadzania zmian.
Przykładem możliwości agentów jest stworzenie aplikacji bankowej w środowisku Flutter. Przy zastosowaniu wymagań dotyczących wydajności, systemu projektowania i ponownego wykorzystania funkcji, agent wygenerował rozwiązanie oparte na modularnej architekturze warstwowej zorientowanej na funkcje. Zastosowano w niej zasady czystej architektury oraz wzorzec portów i adapterów. W takim układzie interfejs użytkownika wyświetla dane, Cubit zarządza scenariuszem, a repozytoria obsługują pamięć podręczną i interfejs programistyczny aplikacji.
W ramach tego projektu zaimplementowano warstwę sieciową uwzględniającą idempotentność, logikę ponowień oraz ochronę przed przestarzałymi odpowiedziami po zmianie filtrów. System projektowania umożliwia deklaratywne tworzenie stron poprzez komponowanie elementów bez konieczności ręcznego określania rozmiarów i odstępów.
Wydajność interfejsu była testowana na fizycznym urządzeniu realme RMX3760 z ekranem 60 herców. Podczas testowego przewijania historii zawierającej 12 000 operacji, kryterium sukcesu określono jako mniej niż 1 procent klatek przekraczających budżet 16,7 milisekundy. W rzeczywistym przebiegu przy symulacji interfejsu programistycznego wskaźnik ten wyniósł 0,25 procent.
W bardziej zaawansowanych projektach do generowania wysokiej jakości kodu i architektury można wykorzystać specyfikacje oraz narzędzia takie jak OpenSpec i Grill-With-Docs, które pomagają tworzyć decyzje architektoniczne. Innymi alternatywami o podobnych celach są GitHub Spec Kit, Spec Kitty, metoda BMAD oraz Kiro. Autor podkreśla, że wykorzystanie sztucznej inteligencji nie daje natychmiastowych rezultatów i wymaga nakładów czasu.