В ИТМО создали ИИ-систему, ускоряющую разработку промышленного ПО

Исследователи Института искусственного интеллекта ИТМО представили мультиагентную систему ProAGI, которая берет на себя полный цикл разработки промышленного ПО — от анализа задачи и проектирования архитектуры до тестирования и доработки финального продукта. Система позволяет ускорить разработку и снизить ее стоимость от 2 до 10 раз. ProAGI уже протестировали на задачах телекоммуникаций, медицины, образования и нефтяной отрасли, но работу агентов можно адаптировать под другие области.

ProAGI работает как оркестрованная система из нескольких специалистов-агентов: архитектора, аналитика, разработчика, тестировщика и технического консультанта, автоматически проектируя, разрабатывая, проверяя и улучшая программные продукты. Система способна закрывать потребности компаний в разработке ПО под собственные профессиональные задачи, если возможностей популярных нейросетей для этого недостаточно, а на найм новых ИТ-специалистов не хватает ресурсов.

«Мы разработали мультигентную систему ProAGI, которая реализует полный цикл разработки программного обеспечения. Вы даете системе идею для разработки в виде промпта и в итоге получаете готовый продукт. Этот подход отличает нас от косвенных конкурентов на российском рынке. Они предоставляют разработчикам доступ к своим языковым моделям и инструментам co-pilot, которые внедряются в среду разработки и помогают дописывать только отдельные части кода. Наша система ProAGI ускоряет весь цикл разработки и снижает ее стоимость от 2 до 10 раз, что делает современные ИТ-решения доступными для любого сектора экономики. Потенциально мы ожидаем в текущем году, что система сможет в разы сократить сроки реализации пула заказов небольших IT-компаний (до 500 человек) — от 3–6 месяцев до 1–3 недель», — рассказал руководитель лаборатории «ИИ в промышленности», старший научный сотрудник исследовательского центра «Сильный искусственный интеллект в промышленности» ИТМО Денис Насонов.

Внешне работа ProAGI выглядит просто: пользователю достаточно написать задачу в виде промпта, и система сама запланирует работу, соберет информацию, спроектирует архитектуру и напишет код, затем проверит качество и доработает ПО. Но «под капотом» ProAGI устроен более сложно. Сначала агенты (автономные интеллектуальные системы, которые могут взаимодействовать со средой и принимать решения без вмешательства человека) уточняют цель, задачу,  контекст и анализируют требования, ограничения и критерии успеха. Задача разбивается на подзадачи и зоны ответственности, которые закрепляются за каждым агентом, а также определяются взаимосвязи между ними.

Затем агенты проектируют архитектуру решения. Для генерации программного кода агенты черпают знания и контекст из баз данных, библиотек и сервисов компании и на их основе проектируют архитектуру, пишут тесты и документацию для валидации решения. В итоге получается готовое к развертыванию и обслуживанию решение. При этом во время процесса разработки встроенные в ProAGI агенты-валидаторы проверяют ПО на соответствие требуемым метрикам и стандартам, анализируют и исправляют найденные ошибки.

Работу ProAGI уже протестировали на pet-проектах и реальных инициативах. Например, для индустриального партнера ИТМО компании «Татнефть» создали ПО для генерации дашбордов и оценки параметров пластового давления на месторождениях. Такая аналитика помогает понять, насколько хорошо скважины справляются с добычей нефти. Также ProAGI легла в основу HR-приложения, в котором агенты автоматически анализируют резюме соискателей под нужную вакансию, отбирают подходящих кандидатов и проводят первичные текстовые интервью. Вместо многочасового ручного поиска HR-специалисты получают список кандидатов, уже настроенных на диалог.

Сейчас разработчики сосредоточены на выборе модели взаимодействия с заказчиками — в каком секторе (B2B, B2C или обоих) развивать возможности продукта в дальнейшем. Также команда планирует создать предпроектного агента, который мог бы оценивать сложность разрабатываемых решений для пользователя. На основе анализа проще принимать решение, справится ли ProAGI с конкретной задачей самостоятельно или сможет создать большую часть архитектуры ПО, которую доработает команда ИТ-специалистов.