Онбординг AI-агентов в Enterprise-кодовые базы
Э@etechleadAI-инженер
2 недОбзор доклада об интеграции AI-агентов в крупные легаси-проекты: от построения тезауруса и GraphRAG до AI-native инфраструктуры.
Внедрение AI-агентов в сложный Enterprise-код требует глубокой подготовки инфраструктуры и данных.
- Для эффективной работы агентов с легаси-кодом необходимо создание тезауруса и структурирование знаний.
- Графовый RAG показывает лучшие результаты в поиске контекста по сравнению с классическим векторным поиском.
- Автоматизация разработки требует создания AI-native инфраструктуры и интеграции верификации в CI/CD.
Онбординг агентов в Enterprise кодовые базы на миллионы LoC
Вместе с Максимом Ключниковым (Этихлид) поделились своим опытом о том, как добиться максимум эффективности от AI агентов на больших легаси проектах. Я рассказывал про построение тезауруса и борьбу с тех долгом, а также поделился неочевидными результатами наших бенчмарков, измеряющих эффективность контекстных движков (векторный RAG, графовый RAG). Во второй части Максим рассказал об AI-native инфраструктуре . А в третьей части к нам присоединился Глеб Михеев (Уставший техдир) и мы вместе поотвечали на вопросы зрителей, обсудили тему миграции больших проектов, а также тему объективного измерения эффективности агентов на своей кодовой базе.
Запись на YouTube: Конвертируем Enterprise-проект в Dark Factory — Родион Мостовой и Максим Ключников
Таймкоды:
00:00 Знакомство со спикерами и начало доклада
02:15 Что такое Dark Factory и что для неё нужно
09:25 Делаем Enterprise-проект понятным агенту
14:20 Тезаурус, инварианты и знания команды
26:05 Исследование подсистем и проблема missing change
29:20 Контекстные движки: поиск и GraphRAG
36:50 Верификация: тесты, AI QA и запуск в CI/VM
56:30 Максим Ключников: замыкаем петлю на инфраструктуру
1:25:25 Воркфлоу для типовых задач
1:28:05 Профиль готовности проекта к агентам
1:31:05 Сколько работы можно отдать агентам
1:42:30 Обсуждение и вопросы участников
@ai_driven
Кратко (AI)
Эксперты обсуждают практические аспекты внедрения AI-агентов в крупные Enterprise-проекты с миллионами строк кода. В докладе рассматриваются методы подготовки кодовой базы, использование тезаурусов, сравнение векторного и графового RAG, а также построение AI-native инфраструктуры для автоматизации задач.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖