ИИ в low-code: как работают AI-агенты на примере платформ Digital Q

Всего несколько лет назад искусственный интеллект в разработке был представлен браузером ChatGPT в интеграции с IDE. Разработчик спрашивал, как написать функцию, копировал ответ, правил под свой проект и шел дальше. Полезно, но по-прежнему вручную.

Сегодня картина другая. ИИ встроен прямо в среду разработки, понимает контекст проекта, предлагает не просто строчку кода, но и целые архитектурные решения. И это еще не предел.

Следующий шаг – AI-агенты. Они не просто отвечают на вопросы. Они действуют: анализируют задачу, разбивают ее на этапы, выполняют каждый шаг и сами проверяют результат. Без постоянного участия человека.

Особенно органично AI-агенты вписываются в low-code платформы. Визуальные инструменты и готовые блоки уже ускоряют разработку, а AI-агенты усиливают ее эффект.

В этой статье мы расскажем, что такое AI-агенты, как они работают, почему low-code для них – идеальная среда и как это реализовано в платформе Digital Q.

ИИ и IT: искусственный интеллект и программирование

Разработка ПО – одна из первых областей, где ИИ начал приносить ощутимую практическую пользу. Не в теории, не в лабораториях, а в рабочем процессе.

Разработка ИИ включает обучение моделей, работу с данными и настройку алгоритмов. На этой основе создается программное обеспечение систем искусственного интеллекта – от сервисов анализа до интеллектуальных помощников.

При этом программирование и искусственный интеллект все больше переплетаются. Появилось даже отдельное направление – ИИ-программирование, где разработчик работает вместе с AI. Это уже стандарт для многих команд: часть задач выполняет человек, часть – система.

Сегодня разработчик ИИ – это не просто программист. Это специалист, который понимает, как устроен искусственный интеллект в IT и как применять его на практике. Опыт работы с продуктами ИИ становится ключевым навыком программиста. Программирование и ИИ все чаще идут вместе, и именно этот подход позволяет создавать современные и конкурентные решения.

ИИ уже используется на ключевых этапах разработки.

Генерация кода

Современные ИИ-инструменты для работы с кодом умеют создавать его по описанию. Достаточно поставить задачу – и система предложит решение.

Это удобно для типовых функций и ускоряет старт проекта.

Анализ данных

ИИ помогает разбираться в больших объемах информации: находит аномалии в логах, предсказывает узкие места в производительности, анализирует поведение пользователей.

То, на что аналитик тратил дни, система делает за минуты.

Автоматизация процессов разработки

CI/CD-пайплайны, автоматическое развертывание приложений, управление задачами – ИИ берет на себя всю рутину.

Это ускоряет процессы и снижает количество ошибок, освобождая команду для решения более сложных задач.

Тестирование

Тестирование с помощью ИИ включает автоматическую генерацию тест-кейсов, поиск уязвимостей и проведение регрессионного тестирования.

ИИ может охватывать значительно больше тестовых сценариев за меньшее время, выявляя ошибки и уязвимости с высокой точностью

Но все это – отдельные инструменты. Каждый из них помогает решить конкретную задачу, но они не работают как единая система. Именно эту проблему и решают AI-агенты.

AI-агенты – что это и чем они отличаются от языковых моделей

Автономные нейросети (AI-agents, ИИ-агенты) – это программные системы, которые могут действовать самостоятельно для достижения заданной цели. Они не просто отвечают на запросы, но и сами планируют, принимают решения и выполняют действия. В профессиональной среде такие системы называют интеллектуальными агентами или intelligence agent.

Отличие AI-агента от обычной языковой модели

Языковая модель – это очень умный собеседник. Вы задаете вопрос – она отвечает. Дальше все зависит от вас: вы решаете, что делать с ответом, как его применить, какой шаг сделать следующим. Общение закончилось, чат закрыли – процесс остановился.

AI-агент – это система, которая не просто отвечает на вопросы, но и полноценно работает:

• анализирует контекст – что уже известно, что нужно уточнить, какие данные доступны;
• планирует действия – разбивает задачу на шаги, определяет последовательность их выполнения;
• принимает решения – выбирает инструменты и подходы к решению задачи на каждом этапе;
• выполняет задачи автономно – запускает нужные процессы, вызывает API, генерирует код;
• проверяет результат – оценивает, как решена задача, и при необходимости корректирует подход.

По сути, AI-агент ведет себя как самостоятельный исполнитель, а не как справочник.

Рассмотрим главные отличия AI-агента от языковой модели.

Автономность

Чат-бот всегда ждет, когда вы что-то сообщите. Хотя AI-агент – интеллект искусственный, он может работать сам. Он реагирует на события, расписание или триггеры.

Например, пришла заявка – AI-агент сразу начинает ее обрабатывать, без участия человека.

Работа в реальных системах

Чат-бот, в основном, генерирует текст.

AI-агент идет дальше: он может отправить письмо, создать задачу в CRM, обновить таблицу или запустить процесс.

Цепочки задач

Чат-бот отвечает на один запрос один раз. AI-агент выполняет целый сценарий.

Например: получил заявку → проверил данные → оценил качество → отправил ответ → поставил задачу менеджеру → сохранил информацию в системе.

Принятие решений

Чат-бот работает по заданным правилам. AI-агент учитывает контекст и принимает решения сам.

Если заявка слабая – действует по одному сценарию. Если перспективная – по другому.

Как устроен AI-агент

В основе AI-агента – модели машинного обучения, заранее заданные правила и сценарии. Часто его работа опирается на большие языковые модели – это помогает понимать текст, работать с кодом и выполнять команды.

Современные AI-агенты умеют подключаться к разным системам. Они взаимодействуют с базами данных, API и инструментами разработки. Благодаря этому они не просто анализируют информацию, но и могут напрямую влиять на процессы, например, менять данные или запускать нужные действия.

Важная особенность – умение работать по итерациям. AI-агент проверяет результат, замечает ошибки и вносит исправления. Такой подход помогает добиваться более точного и качественного результата.

Применение AI-агентов улучшает многие процессы: от разработки и аналитики до поддержки пользователей и автоматизации бизнеса. По сути, они становятся посредниками между человеком и цифровыми системами, упрощая работу и ускоряя процессы.

Мультиагентные системы (Multi-Аgent systems, MAS)

Важная деталь: AI-агенты могут работать в связке: один анализирует требования, второй строит логику, третий пишет код, четвертый тестирует. Такой подход называется мультиагентной архитектурой.

В отличие от одноагентных систем, здесь задачи делятся на роли. Каждый агент выполняет конкретную функцию и передает полученный результат дальше. Это снижает ошибки и ускоряет процесс, потому что нет перегрузки одной системы.

Мультиагентные системы уже применяются в разработке и аналитике. Например, один агент работает с данными, другой – с API, третий – с интерфейсом. За счет такой параллельной работы время выполнения задач сокращается, а результат становится стабильнее.

Вот пример работы мультиагентной системы при создании дашборда на платформе Digital Q.Sensor:

Как работают AI-агенты

Чтобы понять, как AI-агент справляется с задачей, разберем его работу по шагам.

Шаг 1. Получение данных

Все начинается с входной информации. Агент получает данные из разных источников: текстовые запросы, базы данных, интерфейс приложения, внешние сервисы. Это может быть простое задание от пользователя или поток данных в реальном времени.

Важно, что агент работает не только с явными командами. Он может учитывать контекст. Например, историю действий, параметры системы или текущие ограничения. Это делает его поведение более точным.

Шаг 2. Анализ

После получения данных начинается обработка. Агент разбирает задачу: что нужно сделать, какие есть условия, какие ресурсы доступны.

На этом этапе используются модели машинного обучения и логические правила. Агент может сопоставить задачу с похожими кейсами, оценить варианты и выбрать подходящий путь.

Если задача сложная, он делит ее на части. Это похоже на то, как человек сначала составляет план, а потом действует по шагам.

Шаг 3. Принятие решения

Дальше агент определяет, что именно делать. Он формирует план действий: какие шаги выполнить, в каком порядке, какие инструменты использовать.

Иногда решений может быть несколько. Тогда агент выбирает наиболее эффективное. Например, быстрее, дешевле или надежнее.

Современные AI-агенты умеют учитывать риски. Они могут отказаться от неудачного варианта и выбрать другой путь.

Шаг 4. Выполнение действия

На этом этапе агент реализует решение. Он выполняет конкретные действия: генерирует код, запускает процесс, изменяет данные, создает интерфейс или отправляет запросы в другие системы.

После выполнения этой работы он может проверить результат. Если что-то пошло не так, агент возвращается к предыдущим этапам и корректирует свои действия.

В итоге работа AI-агента – это не одно действие, а полный цикл действий. Он постоянно получает данные, анализирует их и улучшает результат. Именно эта цикличность делает агентов мощным инструментом. Они не просто выполняют команды, а умеют адаптироваться и доводить задачу до нужного результата.

AI-агенты в разработке приложений

Разработка приложений – сложный процесс. Даже разработка простого корпоративного приложения проходит множество этапов: сбор требований, проектирование архитектуры, написание кода, тестирование, деплой, поддержка.

Работа с AI-агентами меняет этот процесс на каждом этапе.

Во время сбора требований агент может проанализировать описание задачи, задать уточняющие вопросы и сформировать структурированные технические требования. Бизнес-аналитики тратят на это дни – агент справляется за минуты.

На этапе проектирования агент предлагает архитектурные решения на основе лучших практик и с учетом специфики проекта. Он знает, какие паттерны подходят для разных типов задач, и применяет их автоматически.

На этапе разработки агент генерирует код, создает модели данных, настраивает интеграции с внешними системами. Причем не просто пишет код по шаблону, а адаптирует его под конкретную задачу.

Во время тестирования агент создает тест-кейсы, запускает тесты, анализирует результаты и исправляет найденные ошибки.

Интеллектуальные помощники на базе AI-агентов поддерживают разработчиков в режиме реального времени: подсказывают решения, предупреждают об ошибках, объясняют незнакомый код.

Например, разработчик может задать вопрос прямо в процессе работы: как реализовать функцию или почему возникает ошибка. Агент не просто дает ответ, а учитывает контекст проекта.

Такие помощники полезны и опытным специалистам, и новичкам. Они снижают порог входа в рабочий процесс и ускоряют обучение.

В итоге разработчик перестает быть исполнителем рутинных задач и становится архитектором: ставит задачи, принимает ключевые решения, контролирует качество.

AI-агенты в low-code платформах

Low-code платформы изначально создавались для ускорения разработки. Они позволяют создавать приложения с помощью визуальных интерфейсов, без глубокого программирования. Добавление AI-агентов повышает эффективность процессов разработки.

Визуальная разработка

В low-code все строится на схемах, блоках и связях. Это структура понятна не только человеку, но и AI. Агент может читать такие схемы, анализировать их и предлагать изменения.

Например, пользователь собирает процесс из блоков. AI-агент в моменте может подсказать, где логика слаба, или предложить более простой вариант. Это ускоряет работу и снижает риск ошибок.

Автоматизация процессов

Low-code уже автоматизирует часть разработки. Но AI-агенты делают этот процесс умнее. Они не просто выполняют заданные действия, но и понимают их цель.

Агент может сам настроить бизнес-процесс: определить шаги, задать условия, связать данные. Пользователю достаточно описать задачу. Это особенно полезно для типовых сценариев — согласования, обработки заявок, работы с документами.

Ускорение создания приложений

Главное преимущество разработки – скорость. В low-code можно быстро собрать базовую версию приложения. С AI-агентом этот процесс становится еще быстрее.

Агент может создать приложение с нуля: предложить структуру, настроить логику, подключить данные. В результате время разработки сокращается в разы.

Как работают AI-агенты в платформе Digital Q

Сегодня искусственный интеллект активно используется в бизнесе. ИИ применяют около 80% крупных мировых компаний. В России этот показатель немного ниже – примерно 70%. При этом инвестиции в ИИ могут окупаться очень быстро: в отдельных случаях возврат средств достигает 300%, особенно в финансовой сфере.

Но есть и обратная сторона. Несмотря на высокий потенциал, только около 30% AI-инициатив доходят до полноценного внедрения. А большинство пилотных проектов – до 95% – так и не переходят в рабочие решения. Это говорит о том, что в разработке продуктов ИИ есть серьезные риски. Особенно если проекты создаются без четкой методологии и системного подхода.

Для решения этой проблемы компания «Диасофт» предлагает платформу Digital Q.GPT. Она предназначена для создания AI-агентов и мультиагентных систем.

Платформа поддерживает работу с большими языковыми моделями (LLM). Их можно развернуть как в облаке, так и внутри компании (on-prem). Это важно для проектов с повышенными требованиями к безопасности.

В Digital Q.GPT есть удобный no-code дизайнер. При этом разработчики, при необходимости, могут работать и с кодом.

Также в платформе используется подход Retrieval-Augmented Generation (RAG). Он помогает улучшить качество ответов AI. Модель не только генерирует текст, но и дополняет его данными из внешних источников. Это делает результаты более точными и полезными.

Платформа закрывает и технические задачи. В ней есть аудит, логирование, мониторинг работы AI-инфраструктуры, система уведомлений и наглядные дашборды. В Digital Q.GPT реализованы процессы контроля прав доступа и модерации пользовательских запросов.

В экосистеме Digital Q уже работает встроенный агентский AI. При этом список агентов постоянно расширяется. Например, уже есть ассистенты для разработчиков.

Кроме того, компания предлагает специализированных AI-агентов под разные роли и задачи, среди которых:

• Агент-архитектор, который помогает строить логические модели и бизнес-процессы с учетом API.

• Агент-аналитик, который обрабатывает требования и выявляет ошибки.

• Агент-тестировщик, который создает и запускает автотесты.

Такой подход позволяет выстроить полноценную AI-команду внутри одной платформы и значительно ускорить разработку.

Рассмотрим сценарии разработки.

Создание приложения

Команда получает задачу: разработать корпоративный портал для управления заявками сотрудников. Описание задачи передается AI-агенту.

Агент анализирует требования, создает структуру данных, строит бизнес-процесс обработки заявок, генерирует пользовательский интерфейс, настраивает уведомления. На выходе – рабочий прототип приложения, который уже дорабатывает команда.

Анализ данных

Агент подключается к источникам данных компании – CRM, ERP или BI-системам. Он обрабатывает информацию по заданным параметрам, строит отчеты и находит закономерности. Например, может выявить, где теряются заявки или падает конверсия.

Аналитику достаточно задать вопрос – агент сам находит ответ.

Автоматизация бизнес-процессов

Компания хочет автоматизировать процесс согласования договоров. Агент анализирует текущий процесс, переносит его в систему, настраивает маршрутизацию задач по уровням согласования, добавляет напоминания и эскалации.

Процесс, который раньше занимал недели внедрения, запускается за считанные дни.

Применение AI-агентов в бизнесе

Бизнес использует AI-агентов не потому, что это модно, а потому, что это работает. Рассмотрим конкретные сценарии, чтобы понять, зачем AI-агенты нужны в бизнесе.

AI-разработка корпоративных приложений

Крупные компании постоянно нуждаются в новых внутренних инструментах: системах учета и инструментах отчетности, порталах для сотрудников. Раньше это требовало месяцев работы. С AI-агентами для разработки приложений в low-code среде типовое корпоративное приложение создается за недели, а иногда за дни.

Например, HR-команда может за несколько дней получить систему для обработки заявок на отпуск или командировки. Агент сам создает формы, настраивает процессы согласования и уведомления.

Автоматизация процессов

Разработка и внедрение искусственного интеллекта в проектах финансовых компаний помогает автоматизировать проверку документов. Агент анализирует пакет документов, сверяет данные с базами, формирует заключение и направляет его нужному специалисту. То, что операционист делает за час, агент делает за минуты.

AI-агенты полезны для бизнеса и в сфере логистики: они отслеживают поставки, обновляют статусы доставки и предупреждают о задержках. Если что-то идет не по плану, система может автоматически предложить альтернативный вариант.

Интеллектуальная аналитика

Ретейл-компании используют автономные нейросети для анализа продаж: агент мониторит данные в режиме реального времени, замечает аномалии (резкий рост или падение продаж по отдельным категориям), анализирует причины и предлагает решения. Аналитик получает не «сырые» данные, а готовые выводы.

HR-специалисты, которые знают, как пользоваться AI-агентами, могут легко анализировать данные о сотрудниках, выявлять риски увольнений и предлагать меры для удержания сотрудников в компании.

Какие задачи решают AI-агенты

Если систематизировать, AI-агенты закрывают три большие группы задач.

Автоматизация разработки

Сюда входит все, что разработчик делает по шаблону: создание стандартных компонентов, настройка интеграций, написание CRUD-операций, генерация документации. Агент берет это на себя, а разработчик занимается нестандартными задачами, которые требуют творческого подхода.

По оценкам McKinsey, до 30% задач разработчиков можно автоматизировать уже сегодня. AI-агенты – главный для этого инструмент.

Анализ данных

Агенты умеют работать с большими объемами структурированных и неструктурированных данных.

Они находят паттерны, выявляют аномалии, строят прогнозы. Причем делают это непрерывно – в отличие от человека, агент не устает и не пропускает важные сигналы.

Интеллектуальная поддержка разработчиков

AI-агент выступает как опытный коллега, который всегда рядом. Он объясняет незнакомый код, предлагает лучшие практики, предупреждает об ошибках до того, как они попадут в продакшн, помогает разобраться в чужом проекте.

Для команд, которые работают с большими унаследованными системами, это особенно ценно.

Будущее разработки: AI-агенты и автономные системы

Очевидно, что разработка становится все более автономной. Это не значит, что разработчики будут не нужны – это значит, что их роль изменится.

Что такое интеллектуальный агент в будущем? Это автономная AI-система – следующий после современных агентов уровень. Сегодня агент выполняет задачу и ждет одобрения человека. Завтра автономные системы смогут самостоятельно вести проект от постановки задачи до деплоя, обращаясь к человеку только в действительно нестандартных ситуациях.

Параллельно развивается подход self-service разработки, когда бизнес-пользователь сам создает нужные инструменты без привлечения IT-команды. Он описывает задачу, AI-агент строит решение, пользователь его проверяет и запускает в работу. Это снимает огромную нагрузку с IT-отделов и ускоряет цифровизацию компаний.

Еще один важный тренд – AI-first платформы. Это платформы, где AI – не дополнительная функция, а основа архитектуры. Каждый инструмент, каждый процесс в такой платформе спроектирован с учетом того, что AI-агент будет работать с ней постоянно. Digital Q движется именно в этом направлении: AI-агенты встроены в среду разработки, а не добавлены поверх нее.

ИИ в программировании с каждым годом укореняется все глубже. По прогнозу IDC, к 2027 году 70% корпоративных приложений будут созданы с участием AI.

В итоге будущее программирования – это тесное взаимодействие человека с ИИ. Автономные агенты берут на себя рутину и часть сложных задач, а человек управляет стратегией. Именно такая модель уже начинает формировать новый стандарт в IT.

Заключение

AI-агенты – это не просто новый инструмент разработчика. Это новый подход к созданию программного обеспечения, при котором часть интеллектуальной работы переходит к системе.

Переход происходит постепенно. Сначала ИИ помогал искать ошибки в коде. Потом начал генерировать код. Теперь AI-агенты выполняют полный цикл задач – от анализа требований до готового приложения.

Low-code платформы стали идеальной средой для этого перехода. Они уже упростили разработку, исключив необходимость писать каждую строчку вручную. AI-агенты идут еще дальше, автоматически выполняя целые этапы работы, избавляя от необходимости делать это вручную.

Digital Q объединяет оба подхода: low-code архитектуру, заточенную под корпоративную разработку, и AI-агентов, которые работают прямо внутри платформы. В результате разработка идет быстрее, требует меньших ресурсов и доступна не только опытным инженерам, но бизнес-пользователям.

Главный вывод прост: компании, которые объединят программирование и искусственный интеллект и начнут использовать AI-агентов в разработке уже сейчас, получат серьезные преимущества. Да, освоить это технологически сложно, но low-code платформы облегчают вход в этот процесс. И преимущества состоят в том, что эти компании раньше других выстроят новые процессы, обучат команды и накопят опыт работы с новым инструментом.

Время экспериментов с ИИ заканчивается. Начинается время внедрения и системного применения интеллектуальных технологий в бизнесе и разработке.

Читать похожие материалы:

Digital Q: цифровая экосистема для разработчиков – от идеи до промышленного выпуска ПО

Разработка IT-продукта: полный цикл, этапы и модели разработки

Современное цифровое производство: основы, этапы, проблемы. Архитектура и концепция цифрового подхода к разработке ПО

Оценка эффективности разработки ПО: KPI, метрики и методы расчета

Российские Low-code платформы для бизнеса

Инструменты low-code разработки программного обеспечения: новые возможности для разработчиков и предприятий

Эффективное производство как бизнес-продукт: почему Agile работает только там, где создают правильную культуру производства