Как работает российская экосистема ИИ‑разработки для крупных корпораций Digital Q: подробный разбор

Вот важная новость с фронта ИИ: diasoft 10 минут назад Объяснить с Как работает российская экосистема ИИ‑разработки для крупных корпораций Digital Q: подробный разбор 21 мин 284 Блог компании Диасофт Программирование * Высоконагруженные системы * Искусственный интеллект 7 октября мы провели онлайн-презентацию новой, AI-driven версии экосистемы Digital Q (посмотреть видео с показа вы можете по ссылке). Мы впервые публично показали полную схему конвейера ИИ-агентов, разобрали контур за контуром и продемонстрировали, как он проводит реальную задачу от встречи с заказчиком до подписанного релиза. А теперь обо всем подробнее.

Мы в «Диасофт» вот уже 35 лет делаем корпоративный софт для крупных компаний, а в последние годы еще и продаем платформы, на которых такой софт собирают. Наша экосистема Digital Q – это около 30 low-code платформ. Они генерируют обычный код на Java Spring, Go, Angular/React, TypeScript, SQL – так, будто его написал аккуратный программист.

Технические детали

Этот код работает и без наших платформ: его можно забрать и развивать самостоятельно, так что привязки к вендору (vendor lock-in) нет. Скорее всего, ИИ в вашей разработке сейчас устроен так же, как был устроен у нас когда-то. У каждого разработчика – свой агент, аналитик пишет ТЗ и передает его разработчику, тот – тестировщику, и на каждом стыке кто-то заново собирает контекст для следующего шага.

Код действительно создается быстрее, но написание кода занимает лишь небольшую часть пути от идеи до релиза. Остальное время уходит на требования, согласования, тестирование и выпуск, а там ничего не изменилось, поэтому релизы почти не ускоряются. В новой версии Digital Q все устроено иначе.

Вместо ассистента каждого разработчика работает конвейер из нескольких десятков агентов, через который задача проходит целиком. На вход подается то, что обычно есть у вас в начале проекта: запись встречи с заказчиком, пара таблиц Excel, полумаркетинговая презентация в PDF, которую кто-то когда-то согласовал. Агенты первого контура («Обнаружение») извлекают из этого бизнес-потребности и превращают их в сценарии использования.

Отраслевые последствия

Агенты второго контура («Замысел») ищут, как это можно уложить в существующую архитектуру системы, какие готовые модули можно переиспользовать, а какие создать, и раскладывают работу на задачи в трекере на каждый задействованный компонент, сервис. Третий контур («Реализация») упаковывает и подписывает релиз. На выходе получают готовые, новые или доработанные компоненты системы, упакованные для поставки заказчику, с тестами, документацией и обновленной спецификацией.

Если задача была создать новую систему, это будет система, собранная из таких компонентов. Ваша роль при этом – в том, чтобы поставить задачу, ответить на вопросы агентов и принять результат. Методологии такой разработки уже есть, и крупные компании строят подобное у себя и для себя.

Мы делаем следующий шаг и выпускаем конвейер как готовый продукт, который проводит задачу от записи встречи до полноценного релиза.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.