Shopify усовершенствовала свои AI-системы, переходя к многослойным агентам, что позволило сократить время выполнения задач с часов до минут. Этот шаг выгоден для разработчиков, так как обеспечивает более эффективное выполнение задач и уменьшает время на рутинные процессы.
Эволюция AI в Shopify
В своей презентации на конференции QCon, инженер Shopify Пауло Арруда рассказал о смене подхода к использованию AI в компании. С момента внедрения GPT-3.5 в 2024 году Shopify перешла от простых чатов к специализированным агентам, что значительно увеличило производительность. Теперь у команды есть доступ к различным AI-инструментам, включая LibreChat и VSCode с интеграцией Copilot.
Тем не менее, несмотря на доступность новых инструментов, многие разработчики по-прежнему скептически относятся к AI. Это связано с неудачным опытом работы с ранними версиями, что подтверждает необходимость внедрения более надежных решений.
Проблемы и решения в процессе внедрения
Одной из главных проблем, с которой столкнулась команда, стало увеличение размера pull request до 1500 строк. Это привело к тому, что качество кода могло снижаться, и ошибки оставались незамеченными. Запуск системы тестирования с использованием AI-агентов стал ключом к решению проблемы, позволяя выявлять ошибки еще до момента слияния кода.
Арруда также предложил использовать адаптеры на основе файловых систем для решения проблем с контекстом при взаимодействии агентов. Это нововведение может значительно улучшить обработку информации и снизить нагрузку на систему.
Практические выводы для разработчиков
Для разработчиков из России такой опыт показывает, что использование AI-решений может значительно повысить производительность команды. Важно стараться использовать новые инструменты, а не отказываться от них из-за предыдущего негативного опыта. Внедрение тестирования на ранних этапах разработки также поможет упростить процесс и улучшить качество кода.
В дальнейшем стоит ожидать, что Shopify продолжит развивать свою AI-экосистему, исследуя новые возможности для повышения эффективности работы команд.