Репортаж от Wedoany，Компания Augment Code Computing Inc. в четверг объявила о запуске командной AI-платформы Cosmos, предназначенной для решения проблемы, когда персональные помощники по программированию не могут повысить общую эффективность команды. Вице-президент по инженерии компании Винай Пернети в интервью SiliconANGLE заявил, что AI-приложения проходят поэтапную эволюцию, которую он охарактеризовал как «чат в 24-м, агенты в 25-м, ориентированность на команду в 26-м году».
Пернети считает, что многие руководители инженерных команд внедряют инструменты-агенты сверху вниз, но общая пропускная способность команды не увеличивается синхронно. Причина в том, что отдельные разработчики, передавая часть работы агентам, добиваются резкого роста эффективности, но контекст и знания команды не распространяются между этими наборами агентов, что приводит к неравномерному общему опыту. Cosmos разработан именно для устранения этого узкого места.
Cosmos работает на уровне выше, чем персональные агенты каждого разработчика. Система, предоставляя отдельным разработчикам агентов для написания кода, также даёт всей внутренней организации возможность планировать, разрабатывать, собирать и развёртывать, используя межкомандные знания. Компания определяет его как платформу жизненного цикла доставки программного обеспечения, предназначенную для совместной работы людей и агентов. Агенты выполняют большую часть работы и действуют автономно, но люди по-прежнему участвуют в расстановке приоритетов, определении спецификаций, проверке намерений и принятии высокорисковых решений.
В конкретном применении разработчик сначала пишет документ со спецификациями, агент работает на его основе, а проверяющий агент сверяет результаты с кодом и накопленными лучшими практиками компании. Cosmos спроектирован так, чтобы учиться с течением времени через каждую точку взаимодействия: например, если Slack-агент получает исправление от коллеги, он сохраняет памятку, поддерживая шаблоны и общие практики, представленные тенденциями между сессиями, агентами и коллегами.
Поскольку Cosmos является межкомандным, неспециалисты также могут получать доступ к знаниям и данным, которые обычно изолированы. Пернети привёл пример: отдел продаж может получить доступ к агенту «эксперт по анализу данных», предварительно настроенному командой данных, через Cosmos, без необходимости настраивать собственный Claude Code, учётные данные BigQuery, инструменты запросов или общаться с командой анализа данных. Этот агент описывается как «эксперт только для чтения», он настроен со всеми учётными данными, полностью контролируется командой данных, обеспечивая целостность бизнес-знаний, оптимизацию и управление, а также доступ в реальном времени, одновременно устраняя узкие места согласования в организации. Пернети назвал эту способность Cosmos «самоосознанием», то есть система осознаёт все сессии и работающих агентов.
Кроме того, Cosmos включает функцию консультанта, которая в организациях с десятками экспертов и рабочих процессов агентов помогает пользователям выбрать подходящую задаче среду и эксперта. Пользователю достаточно описать потребность, и консультант направит работу к правильному агенту и запустит её выполнение.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
