Команди розробників роками скаржаться на одне й те саме: більшість часу йде не на створення нового функціоналу, а на спроби розібратися в тому, що вже написано. Канал IBM Technology пропонує концепцію agentic coding — підхід, у якому AI-агенти стають повноцінними «співрозробниками» для модернізації складних систем без ризику все зламати.
Чому модернізація гальмує бізнес
Дослідження показують: 60–70% часу розробників витрачається на розуміння контексту перед тим, як безпечно змінити хоч один рядок коду. Це особливо болісно для компаній, які працюють на великих легасі-системах.
Типовий приклад — фінансова установа з монолітним Java-додатком, що одночасно обробляє:
- клієнтські рахунки
- кредитні заявки
- платежі
- звітність
Бізнес хоче додати нову можливість — AI-аналіз ризиків у реальному часі для миттєвих кредитних рішень. Але будь-яка зміна в такій системі ризикує зламати вже працюючі процеси.
Проблема не стільки в «старому» коді, скільки у втраченому розумінні:
- Чому перевірки в процесі схвалення кредиту виконуються в певному порядку?
- Чому звітний джоб запускається саме о 2:00 ночі?
- Чому одна зміна в платіжному потоці колись заморозила рахунки клієнтів на чотири години?
Документації немає, автори коду давно пішли, поверх — роки патчів і «гарячих» виправлень.
Ситуацію ускладнюють три типові фактори:
-
Заплутані залежності
Частини системи непомітно «зрослися». Зміна формули розрахунку відсоткової ставки раптом ламає модуль комплаєнс-звітності — бо обидва тихо ділили одну таблицю в базі, про що ніхто не пам’ятав. -
Розриви між версіями фреймворків
Додаток працює на Java 8, а перехід на Java 17 відкриває десятки прихованих проблем у бібліотеках, які роками ніхто не чіпав. Потоки, пам’ять, сумісність — усе змінюється. -
Неописані зовнішні інтеграції
Система підключена до бюро кредитних історій, платіжних мереж, регуляторних шлюзів — кожен зі своїми жорсткими форматами даних. Одна зміна формату поля всередині може «покласти» нічну звітність, і команда не одразу зрозуміє чому.
У результаті кожна спроба додати новий функціонал наштовхується на страх: «А що ми ненароком зламаємо?»
Що таке agentic coding і роль AI-партнера
Agentic coding — це підхід, у якому AI-системи:
- автономно досліджують кодову базу
- будують модель зв’язків і залежностей
- пропонують зміни
- виконують технічні завдання з мінімальним втручанням людини
По суті, це «AI-інспектор будівлі», який може «просканувати» всю систему, простежити кожен виклик і кожен потік даних, перш ніж хтось візьме в руки «молоток» і почне рефакторинг.
Ключовий момент: це не одноразовий аудит, а ітеративний цикл модернізації:
- Зрозуміти, що вже існує
- Запропонувати безпечну зміну
- Перевірити її
- Розширити зміни далі
Такий AI-партнер не замінює розробників, а бере на себе найважчу частину — «археологію легасі-коду».
Як AI-агент модернізує кредитну систему: покроковий цикл
У сценарії з фінансовою установою команда прагне винести логіку ухвалення кредитних рішень в окремий сервіс, щоб додати туди AI-оцінку ризиків у реальному часі. Agentic coding структурує цей процес у п’ять кроків.
1. Аналіз кодової бази
AI-агент:
- сканує додаток
- будує модель викликів (call paths)
- відстежує потоки даних
- виявляє приховані залежності
У процесі з’ясовується, що кожна кредитна заявка проходить через суворо визначену послідовність:
- кредитні перевірки
- перевірка по списках спостереження
- комплаєнс-валідатори
Цей порядок ніде не був задокументований. Без такого відкриття команда могла б винести «не той» шматок логіки, і система почала б повертати некоректні рішення — проблема, яка дуже швидко проявляється в регуляторних звітах.
2. Визначення безпечних меж змін
Маючи модель системи, AI-агент:
- пропонує, де саме відокремити логіку ухвалення рішень
- показує, що залежить від цієї логіки і від чого вона залежить сама
- описує, як новий сервіс має взаємодіяти з рештою системи
Він додатково підсвічує:
- крайові умови
- спільні дані
- приховане зчеплення модулів
Команда не «вгадує» межі, а перевіряє вже змодельовані варіанти.
3. Генерація тестового покриття
До будь-яких змін AI-агент створює набір тестів, спираючись на реальну поведінку системи:
- не лише «щасливі» сценарії, а й edge cases
- тайм-аути кредитних перевірок
- часткові збої в обробці заявок
- ситуації, коли клієнт потрапляє в список спостереження посеред процесу
Це не гарантує покриття всіх можливих сценаріїв, але дає значно ширший набір тестів, ніж команда зазвичай встигає написати під тиском дедлайнів.
4. Роль розробників: рев’ю та затвердження
На цьому етапі люди повертаються в центр процесу:
- переглядають запропоновані межі сервісу
- перевіряють припущення
- оцінюють згенеровані тести
- затверджують кожен крок
Чого вони вже не роблять — не витрачають тижні на ручне «прочісування» легасі-коду, щоб зрозуміти, який модуль із яким говорить.
5. Паралельний запуск старого й нового
Новий сервіс ухвалення рішень не підміняє старий миттєво. Обидві версії працюють паралельно:
- на вхід подаються однакові дані
- на виході — два результати для порівняння
Якщо є розбіжності, AI-агент:
- одразу їх фіксує
- надає контекст: що змінилося і де саме відбулося розходження
Це дозволяє виправити проблеми до того, як їх відчують клієнти чи виявлять регулятори.
Безпека й контроль: як не перетворити AI на «чорну скриньку»
Запуск AI-агентів у системах, що обробляють реальні кредитні заявки та формують регуляторну звітність, вимагає жорстких запобіжників. У підході agentic coding вони закладені з самого початку.
Три ключові принципи:
-
Людина завжди затверджує зміни
Особливо ті, що впливають на звітність і регуляторні процеси. Жоден критичний апдейт не проходить без рев’ю розробника. -
Повна історія змін у Git
Усі правки фіксуються в системі контролю версій, їх легко переглянути й відкрутити назад у разі потреби. -
Жодних автономних деплойментів
AI не виводить зміни в продакшн самостійно. Останнє слово — за командою.
За таких умов agentic coding перетворюється з ризикованого експерименту на інструмент, придатний для систем, від яких щодня залежать клієнти й регулятори.
Результат для описаної фінансової організації показовий: час, який раніше зникав на «археологію» легасі-коду, був перенаправлений у розробку нового функціоналу. Команда вклалася в терміни й запустила AI-оцінку ризиків у реальному часі без критичних збоїв.
Джерело
What Is Agentic Coding? How AI Agents Modernize Code — IBM Technology