Харнес, который написал сам себя: SDLC highload-проекта на 100 агентов

30 ноября, 10:00, «Конгресс холл»

Средняя сложность
Доклад принят в программу конференции
Критерии выбора технологий для проекта
Управление командой
Управление разработкой
Управление изменениями
Команда
Архитектурные паттерны
Критерии выбора технологий для проекта
Управление командой
Управление разработкой
Управление изменениями
Команда
Архитектурные паттерны
Карьерные треки и развитие

Мнение Программного комитета о докладе

Спикер из Raft расскажет о том, как научить агента самостоятельно переписывать свой AGENTS.md и не запутаться через несколько месяцев. А потом сделать все то же самое в команде с десятками разработчиков.

Целевая аудитория

CTO, Тимлиды, Техлиды, Системные Архитекторы, Senior-разработчики и DevOps/SRE-инженеры. Доклад ориентирован на лидеров команд, которые пытаются масштабировать ИИ-генерацию в сложных, отказоустойчивых проектах, не теряя контроля над архитектурой, качеством и бюджетами

Тезисы

Идея харнеса родилась не из теории, а из практики. Я делал проект в одиночку с ИИ-ассистентом и после каждой итерации переписывал не код, а agent.md и скиллы: каждую пойманную ошибку агента превращал в структурное ограничение, которое не даст повторить её снова. К моменту, когда проект стал командным, на руках был не только рабочий прототип, но и переиспользуемый харнес — 10 скиллов и 10 MCP-серверов.

Дальше начался второй, куда менее очевидный этап: то, что работало для одного человека, начало ломаться на команде из 5 человек и наборе из сотни параллельных агентов под нагрузкой 100 RPS. agent.md перестал быть личным дневником и стал общим ресурсом, который нужно версионировать. Правило "агент может почти всё, я слежу" перестало работать — понадобились явные границы (Red Zone/Green Zone) и права на уровне MCP-инструментов. Один агент, ждущий своей тестовой БД, превратился в очередь из десятков конкурирующих агентов — понадобился Resource Reservation Manager. В докладе — что именно из соло-практики выжило без изменений, что пришлось радикально переделать и как мы измеряли, что харнес вообще "сходится", а не просто накапливает противоречащие друг другу правила.

Спикеры

Андрей Носов
Chief AI-Architect (CAA), Raft Руководитель школы архитекторов ОТУС Руководитель направления GenAI b2b Softline PhD Communication Science Tampere University (Finland) Более 100 публикаций, из них 3 A+ 3 патента, 2 Свидетельства ЭВМ по AI продуктам

Другие доклады секции

Пишем полноценную игру с новым CodeSpeak
Леша Гладков
Леша Гладков

Независимый эксперт. Ex-Head of Mobile в Леруа Мерлен.