Агент 01
Аналитик
Разбирает требования из трекера, находит противоречия, формирует критерии приёмки.
На выходеКритерии приёмки
JIRA · CONFLUENCE · BPMN
Платформа автоматизации SDLC
Цифровые сотрудники для полного цикла разработки
Автономные агенты анализируют требования, проектируют архитектуру, пишут код, проводят тестирование и Code Review — по вашим регламентам и стандартам.
- On-premise
- Полный аудит
- Контур заказчика
- SSO
7
внедрений в работе
2
выходят в промышленную эксплуатацию
20+
интеграций с трекерами, репозиториями и мессенджерами
24/7
производительность команды агентов с первого дня
Ассистент дописывает строку. Агент закрывает задачу
Автодополнение ускоряет набор кода, но задача целиком остаётся на человеке: контекст живёт до конца сессии, обоснование остаётся внутри модели, а за то, что работа доведена до конца, никто не отвечает.
| Критерий сравнения | Ассистент в редакторе | Агентная платформа |
|---|---|---|
| Объём работы | Ассистент в редактореПомогает написать фрагмент — держать задачу целиком остаётся на вас | Агентная платформаЗакрывает этап и передаёт дальше артефакт, который можно проверить |
| Память | Ассистент в редактореКонтекст живёт в пределах сессии: закрыли редактор — начали заново | Агентная платформаЗадача помнит свою историю между запусками, включая принятые решения |
| Объяснимость | Ассистент в редактореРезультат проверяется глазами, обоснование остаётся внутри модели | Агентная платформаУ каждого решения есть обоснование и сохранённый след вызова |
| Ответственность | Ассистент в редактореЗа доведение задачи до конца не отвечает никто | Агентная платформаЗадача доводится до терминального состояния, за этим следит надзор |
| Доступы | Ассистент в редактореГраницы определяет разработчик в моменте | Агентная платформаПрава выдаются заранее и не расширяются агентом самостоятельно |
Команда агентов
Столько ролей, сколько требует ваш процесс
Состав ролей собирается под ваш процесс, а не фиксируется заранее — автоматизировать можно весь цикл разработки. Каждый агент закрывает свой этап целиком и передаёт дальше артефакт, который можно проверить и защитить перед аудитом.
Ниже — типовой состав для полного цикла разработки. Роли добавляются и переопределяются под конкретный процесс.
Агент 02
Архитектор
Проектирует решение в границах вашего ландшафта, готовит ADR и схемы данных.
На выходеADR и схема данных
ADR · C4 · SQL DDL
Агент 03
Разработчик
Пишет код в вашем стиле, соблюдает линтеры, конвенции коммитов и структуру репозитория.
На выходеMerge request
PYTHON · JAVA · KOTLIN · TS
Агент 04
Тестировщик
Собирает тест-план, покрывает изменения unit- и e2e-тестами, воспроизводит дефекты.
На выходеТест-план и покрытие
PYTEST · JUNIT · PLAYWRIGHT
Агент 05
Ревьюер
Проводит Code Review по вашему чек-листу, блокирует небезопасные изменения.
На выходеЗаключение по чек-листу
GITLAB MR · SAST · SONAR
Сценарии
Что можно поручить агентам
Начинать имеет смысл с работы, у которой понятен результат и ограничен риск для продакшена. Список открыт: агенты работают с текстом, кодом, документами и файлами, а границы определяются вашим регламентом и подключёнными инструментами.
Покрытие тестами
Восстановление тест-плана по требованиям и покрытие критических сценариев в унаследованном коде.
Тест-план · автотесты
Миграция и рефакторинг
Карта зависимостей, перенос пачками и проверка каждого шага по чек-листу заказчика.
Карта зависимостей · merge request
Документация
Описание модулей, контрактов и схем данных, регламенты и справочники — как по унаследованной системе, так и по новой.
Описание модулей · база знаний
Типовые задачи и зависимости
Повторяющаяся работа с понятной постановкой, подъём версий с прогоном тестов и разбором того, что сломалось.
Merge request · отчёт о прогоне
Code Review
Проверка изменений по вашему чек-листу с блокировкой небезопасных правок.
Заключение по чек-листу
Документы и выгрузки
Подготовка спецификаций, отчётов и файлов по данным из вашего контура.
Спецификации · отчёты · файлы
Контроль
Что именно вы контролируете
Агентная система непрозрачна по умолчанию, поэтому границы и наблюдаемость встроены в платформу, а не добавляются поверх.
Периметр
- Развёртывание в закрытом контуре
- Локальные веса моделей внутри вашей инфраструктуры
- Секреты в защищённом хранилище, а не в переменных окружения
Код и знания не покидают ваш периметр — включая слой моделей.
Границы
- Права выдаются под конкретный вызов
- Расширение прав — отдельная операция с подтверждением владельца
- Интеграции заводит человек, а не агент
Агент работает внутри выданных доступов и не расширяет их сам.
След
- Журнал решений с обоснованием каждого
- Полный промпт и ответ каждого вызова, а не выжимка
- Аудит управляющих действий и сессий, SSO
На вопрос «на каком основании система это сделала» есть ответ.
Работает с вашим стеком инструментов
Все адаптеры подключаются через единый контракт, поэтому новый источник добавляется без доработки ядра. Если нужного в списке нет — это вопрос подключения, а не переписывания платформы.
JiraGitLabConfluenceMattermostTelegramYandex TrackerGitVerseGiteaSSHПочтаKubernetesCI/CD
Технологический стек
Стек, на котором построена «Джина»
Языки, фреймворки, инфраструктура и LLM-инструментарий, которые компания использует при разработке и эксплуатации платформы.
Языки и фреймворки
TypeScriptNode.jsReactPythonFastAPISQLAlchemyasyncpguvJavaKotlinExpress.js
Инфраструктура
KubernetesHelmArgo CDDockerPostgreSQLClickHouseVaultKeycloakPrometheusGrafanaGitLabи другие
ИИ-инструментарий (LLM)
LiteLLMOpenCode
Модели подключаются через единый прокси-слой: внешние провайдеры или локальные веса в вашем контуре — без смены кода агентов.
Бизнес-эффект
Что измеряют при внедрении ИИ в разработку
Метрики ниже — отраслевые: собраны из исследований McKinsey и DORA. Они показывают диапазон, на который можно ориентироваться. Точные цифры для вашего процесса фиксируются на этапе аудита.
Модели сотрудничества →Time-to-market
16–30%
быстрее вывод новых функций
Качество ПО
31–45%
улучшение у лидеров внедрения AI
Экономия времени
~6 ч
на разработчика в неделю
Sprint velocity
+11–27%
рост скорости команды в пилотах
Источники: McKinsey (опрос ~300 компаний), DORA 2025 (Google), Augment Code (2025). Точные значения фиксируются на этапе аудита процессов.
То, о чём спрашивают на первой встрече
Где выполняется код и что именно видит модель?
В On-premise всё остаётся внутри вашего контура, включая слой моделей: они подключаются через единый прокси-слой, и вместо внешнего провайдера могут использоваться локальные веса. В облачной версии состав провайдеров и ограничения фиксируются договором.
Можно ли развернуть платформу полностью у нас?
Да. Поставка идёт Helm-чартом, разворачивается в вашем Kubernetes, данные и секреты остаются в вашем контуре.
Кто утверждает изменения?
Определяется регламентом проекта. Полномочия агента, включая право на слияние, задаются при настройке контура: он работает строго в выданных границах и не расширяет их самостоятельно.
Что происходит, если агент ошибся?
Цикл ограничен гардами, которые не спрашивают модель: таймбокс на шаг и на задачу, бюджет итераций, проверка на пустой результат. Любая сработавшая проверка останавливает работу и поднимает вопрос человеку, а в журнале остаётся полный след.
Как контролируются расходы на модели?
Стоимость каждого вызова сохраняется вместе с промптом и ответом, поэтому видна цена конкретной задачи, а не среднее за месяц. Есть дневная квота токенов и настраиваемый бюджет на диалог.
А если нужной нам интеграции нет?
Адаптеры работают через единый контракт: добавление источника не требует правок в ядре. Список открыт и расширяется под ландшафт заказчика.
Контакты
Начните с пилота на одной команде
Расскажите про стек и текущий процесс — вернёмся с оценкой эффекта и планом внедрения.
- Электронная почта
- info@gina-ai.ru
- Режим работы
- Пн–Пт, 10:00–19:00 МСК