От задачи до проверенного результата: SRE-подход к coding-агентам

AI-агенты всё чаще применяются для написания кода, изменения конфигураций и технических исследований. В критически значимых SRE-задачах качество их работы определяется не только возможностями модели, но и полнотой контекста, доступными инструментами, ограничениями и критериями принятия результата.

На примерах реальных задач разберём цикл Plan → Implement → Verify/Observe. Рассмотрим, как корпоративные инструкции, API, правила доступа, тесты, эксплуатационные сигналы, независимые проверки и человеческое ревью формируют контур исполнения.

Покажем, почему уровень автономности должен зависеть от неопределённости задачи, возможных последствий ошибки и возможности независимо проверить результат. Слушатели получат практическую модель проектирования и проверки собственных агентных процессов.