Пул-реквесты открывают агенты

28 октября GitHub опубликовал Octoverse, свой ежегодный отчёт об активности на платформе, и одна строка в нём выделяется: к сентябрю 2026 года более 40 процентов пул-реквестов на GitHub начинались с первого черновика агента, тогда как в марте таких было 17 процентов. Только в сентябре это составило 110 миллионов пул-реквестов. В тот же день на своей конференции Universe GitHub открыл публичную предварительную версию Copilot Projects и сделал Agentic Workflows общедоступными.

Неделей позже Meta купила Conductor, стартап, созданный для одновременного запуска нескольких агентов для программирования. Вместе эти новости указывают в одну сторону: написание кода больше не является дефицитной частью создания программ. Дефицитными стали постановка задачи, ревью, тестирование и ответственность за результат.

Что посчитал GitHub

Это собственные цифры GitHub, измеренные на его собственной платформе, и читать их следует именно так. Octoverse считает пул-реквест начатым агентом, если его первый черновик создал агент для программирования, которого GitHub может распознать, и отчёт называет этот сигнал «нижней границей, поскольку не всё использование агентов может быть обнаружено». Подсчёт охватывает публичные и приватные репозитории, а цифры за прежние годы были пересчитаны на той же основе.

Отчёт также утверждает, что пул-реквесты агентов теперь вливаются по меньшей мере так же часто, как остальные. В феврале 83 процента пул-реквестов с участием агентов были влиты в течение двух недель против примерно 86 процентов тех, где агент не был обнаружен; к сентябрю этот показатель для агентов достиг 90 процентов. Они также шире по охвату: около 87 процентов из них меняют более одного файла против 79 процентов у остальных. В нашем понимании слияние показывает, что ревьюер принял изменение, а не то, что изменение было правильным.

Больше агентов на человека

Продукты, которые GitHub запустил в тот же день, исходят из того, что эта доля будет расти. Copilot Projects даёт работе, охватывающей несколько репозиториев, единое место для контекста, агентов и результатов. Вы описываете цель, Copilot запускает агентов параллельно, «обращается к вам, когда вы нужны» и возвращает результаты, например пул-реквесты на ваше ревью. Agentic Workflows позволяют команде описать в Markdown такие задачи, как сортировка issues или анализ упавшей сборки, и поручить их выполнение агенту для программирования в GitHub Actions, по умолчанию с правами только на чтение и с отдельным заданием, которое проверяет предлагаемые изменения до их применения.

Пост GitHub о Universe описывает разделение труда одной фразой: «Разработчики задают направление, принимают решения и остаются ответственными за то, что выходит в релиз». Аналитик, которого цитирует InfoWorld, объяснил, что это значит на практике. Амит Кумар Джена, руководитель направления разработки ИИ в консалтинговой компании Kanerika, сказал: «Десять параллельных сессий агентов, например, могут породить десять пул-реквестов, которые нужно проверить».

Семьдесят процентов не значит готово

Новый тест вне GitHub показывает, почему без этого ревью не обойтись. 26 октября исследователи из Alibaba и нескольких университетов опубликовали Co-Design Bench: 273 задачи, взятые из 26'314 реальных пользовательских сессий программирования, каждая из которых проверяется по скрытым критериям приёмки, написанным экспертами, всего их 2'331. Сильнейшая из десяти моделей, запущенных в одной и той же агентной конфигурации, в среднем выполнила 69,9 процента критериев на задачу, но полностью справилась лишь с 26,4 процента задач. Издание The Decoder, рассказавшее об исследовании 8 ноября, написало, что агентам для программирования по-прежнему «нужна доработка человеком почти в трёх задачах из четырёх».

У исследования есть ограничения. Каждая задача представляет собой один фиксированный запрос, поэтому агенты не могли задавать вопросы или получать поправки по ходу работы, оценку выставляют ИИ-судьи, которые могут ошибаться, а несколько авторов работают в Alibaba, чья собственная модель Qwen была среди протестированных. И всё же разрыв, который оно измеряет, между большинством требований и всеми требованиями, и есть тот разрыв, который призван закрыть ревьюер.

Что сейчас делают хорошие команды

Всё это требует не столько новых инструментов, сколько старой дисциплины, применяемой строже. Начните со спецификации: когда изменение готовит агент, настоящим источником становится письменная задача, и Джена предупреждает, что «плохо определённые задачи могут привести к повторному выполнению, переделкам и большему расходу ИИ-кредитов». Запишите, что значит «готово», до того как агент начнёт работу, так же как Co-Design Bench сначала задаёт критерии приёмки.

Делайте изменения настолько небольшими, чтобы их можно было прочитать. По словам GitHub, стековыми пул-реквестами, которые разбивают связанную работу на более мелкие изменения, проверяемые последовательно, к сентябрю, через два месяца после запуска предварительной версии, воспользовались более 264'000 разработчиков. Сделайте тесты контрольной точкой: изменение не должно попадать к человеку, пока не пройдёт их, а сами тесты заслуживают самого пристального ревью, потому что агент, которому разрешено править собственные тесты, может добиться прохождения чего угодно.

И наконец, назовите ответственного. У каждого изменения, которое выходит в релиз, должен быть человек, который его одобрил и может его объяснить, и этим человеком не может быть агент. Джена советует ИТ-директорам то же самое: «требовать одобрения человека, прежде чем пул-реквесты, созданные агентами, будут влиты».

Инструменты можно отключить

Сделка с Conductor добавляет урок потише. По данным TechCrunch от 4 ноября, Meta приобрела этот стартап, основанный в 2024 году, чьи команды агентов «созданы, чтобы помогать инженерам-программистам согласованно работать над отдельными, изолированными частями проекта», используя агентов от таких лабораторий, как Anthropic и OpenAI. Meta подтвердила покупку, но условия не раскрыла.

График задаёт собственное уведомление Conductor. Новые регистрации прекратились 4 ноября, 13 ноября облачные рабочие пространства переходят в режим только для чтения, а 20 ноября компания начинает удалять облачные данные пользователей, так что у клиентов есть шестнадцать дней, чтобы выгрузить то, что они там хранят. Десктопное приложение пока продолжает работать, а его сворачивание начнётся в начале 2027 года. Conductor заявляет, что никогда не продавал данные пользователей и не использовал их для обучения, и предлагает экспорт и перенос в локальное приложение.

Ничто здесь не говорит о недобросовестности. Это показывает, насколько новым и неустоявшимся остаётся слой, который управляет агентами: сервис, где хранятся рабочие пространства и чаты ваших агентов, можно купить и закрыть за несколько недель. Храните важное там, где вы это контролируете: код и его историю в собственном репозитории, спецификации и решения в письменном виде рядом с ним, а также тесты, которые должен пройти любой агент, от какого бы поставщика он ни был.

Наша позиция

Werk, наша платформа для приложений, уже доступна и построена именно на таком разделении труда. ИИ пишет большую часть кода на фреймворке, который мы создали и которому доверяем, люди решают, что строить, проектируют, каким оно будет ощущаться, и проверяют каждый релиз, а каждый релиз проходит тестирование. Код принадлежит вам, а платформа под ним продолжает расти. Следующий шаг, к которому мы идём, это агенты, которые сами выпускают рутинные изменения и исправления, протестированные и проверенные перед релизом, и это работает, только если постановка задач, тестирование и ревью уже налажены.