Компания в сфере медицинского ПО с годовой выручкой €2 млн перевела процесс разработки на полностью агентную модель. Команда отказалась от ручного написания кода в пользу автономных ИИ-агентов, которые самостоятельно проектируют архитектуру, пишут функции, проводят ревью и деплоят изменения. Этот кейс демонстрирует переход от использования ИИ как помощника к полноценной замене инженерных процессов в продакшене.
Внедрение агентного подхода позволило радикально сократить цикл разработки (SDLC). Агенты работают непрерывно, обрабатывая задачи из бэклога без участия человека на этапе написания кода. Основной упор сделан на строгую типизацию и автоматизированное тестирование, что критически важно для медицинского сектора, где цена ошибки крайне высока. Система опирается на цепочки агентов, где каждый узел отвечает за конкретный этап: от анализа требований до интеграционного тестирования.
Переход на агентную разработку потребовал перестройки инфраструктуры: вместо классических тикетов в Jira команда перешла к формализованным спецификациям, которые ИИ может интерпретировать однозначно. Это позволило достичь высокой скорости выпуска обновлений, сохраняя при этом соответствие стандартам безопасности данных, принятым в здравоохранении. Опыт компании показывает, что агентные системы способны поддерживать стабильность сложного продукта при минимальном человеческом надзоре.
Ключевые факты
- Компания достигла показателя ARR (годовой регулярной выручки) в €2 млн, используя агентную разработку.
- Процесс полностью автоматизирован: агенты отвечают за генерацию кода, ревью и развертывание.
- Внедрена система многоуровневого тестирования для обеспечения безопасности медицинских данных.
- Основным инструментом управления стали формализованные спецификации, заменяющие традиционные задачи.
- Агентный стек позволил кратно ускорить цикл доставки фич без расширения штата инженеров.