Яндекс открыл автономных ИИ-агентов в SourceCraft: агент берёт задачу из GitLab, чинит код и сдаёт на проверку

Yandex B2B Tech 24 сентября, на конференции Yandex Scale, открыла на платформе SourceCraft автономных ИИ-агентов для разработки. Агент получает собственную учётную запись и становится участником команды: ему назначают задачу, он готовит окружение, правит код, запускает тесты и отдаёт изменения на проверку человеку. Об этом говорится в пресс-релизе на сайте Яндекса для инвесторов.

Цену и тарифы в анонсе не назвали.

Что именно умеют агенты SourceCraft

Пример из релиза выглядит буднично. Разработчик замечает ошибку в сервисе, заводит задачу и назначает исполнителем ИИ-разработчика. Дальше агент всё делает сам: окружение, исправление, тесты. Ссылка на исправление появляется в исходной задаче. Человек принимает результат или оставляет замечания — и агент дорабатывает.

Ещё две цифры из анонса:

• Внутри Яндекса. 73% разработчиков компании регулярно пользуются ИИ, больше половины нового кода пишется с помощью генеративных моделей.
• Цель на конец года. Программа 75/75/75: не меньше 75% разработчиков с ИИ, ИИ участвует минимум в 75% изменений и пишет не меньше 75% кода в каждом из них.

Яндекс ссылается и на исследование McKinsey: у компаний, которые встроили автономных агентов в сам процесс разработки, рост производительности больше 20% случался вдвое чаще, чем у тех, кто просто добавил ИИ-инструменты. В среднем, по тем же данным, время на задачу сокращается на 11,2%, повторная работа — на 6,8%.

Следующий шаг Yandex B2B Tech — единая подписка на SourceCraft, Алису AI Про для бизнеса и модели Yandex AI Studio. Смысл в том, чтобы делить ИИ-ресурсы между людьми, агентами и работающими продуктами из одного места и видеть полную стоимость ИИ, а не только расходы на разработку. Сроков у подписки пока нет.

Что это значит для компаний в России

Честно говоря, главная новость тут не в модели. Технический директор Yandex Cloud Иван Пузыревский сам говорит, что одних возможностей модели мало: нужна инфраструктура, в которую агент встраивается без перестройки процессов. Агент в трекере задач, с учётной записью и ревью — это уже не подсказка в редакторе. Это исполнитель.

И вот тут цифры McKinsey стоит прочитать внимательно. 11,2% экономии времени — не «программисты больше не нужны». Выигрывают те, кто перестроил процесс вокруг агента: кто ставит задачу, кто проверяет, что уходит в работу без человека.

Кому это пригодится в первую очередь

• Командам с большой очередью мелких правок. Опечатка в форме, упавший тест, обновление зависимости. Такие задачи месяцами висят внизу бэклога.
• Проектам с GitLab и нормальными тестами. Агенту нужно, на чём проверить себя. Нет тестов — ревью ляжет целиком на человека.
• Компаниям, где важен контур данных. Российская платформа снимает часть вопросов безопасности, но код и доступы всё равно придётся разграничить.

А если своей команды разработки нет

У большинства малых и средних компаний нет ни GitLab, ни штатного программиста. Есть сайт, CRM, 1С и пара таблиц, которые «кто-то когда-то настроил». Автономный агент сам по себе такой компании не поможет: ему нужен человек, который поставит задачу, примет работу и ответит за выкладку.

Для этого случая у КАРАДЕСК есть IT-специалист — собственный IT-специалист компании в аренду. Задачи ему ставят голосом, текстом или брифом, как сотруднику: интеграция CRM и 1С, скрипт, доработка сайта, небольшой сервис с личным кабинетом. Он пишет код, тестирует, готовит документацию, а выкладка идёт после одобрения клиента. Код и документация остаются у компании, архитектуру утверждает инженер. Аренда ежемесячная, стоимость называем после оценки задач.

Где проходит граница между ИИ и программистом, мы разбирали в статье «ИИ-программист: что он делает и где нужен человек». Как тот же сдвиг выглядит у зарубежных инструментов — в новости про Codex CLI 0.157 с фоновым сервером. А про корпоративного ассистента с той же конференции — в материале об Алисе AI Про для бизнеса.