В Альфа-Банке мы внедрили ИИ-агентов, которые проектируют, разрабатывают и проверяют автотесты. При этом полностью автономно, как QA-инженеры, но в разы быстрее и точнее. Подобных примеров, когда ИИ разрабатывает автотесты от анализа требований до пул-реквеста, в нашей стране, пожалуй, ещё не было.
Что умеют агенты?
-
Анализировать контекст из Jira и Confluence, вычленяя суть задачи.
-
Прогнозировать риски, зависимости и даже «пограничные» сценарии.
-
Генерировать DTO для REST API и превращать ручные сценарии в Java-тесты за минуты.
-
Сверять код с бизнес-логикой и техстандартами Альфы, защищая прод от случайных ошибок.
-
Создавать вариативные проверки — от позитивных кейсов до сложных негативных условий.
-
Автоматизировать рутину.
В ИИ-команде QA есть несколько агентов, каждый работает над своей частью из перечная выше. Сейчас решение пилотируется в нескольких продуктовых командах, но результаты уже видны: меньше ошибок в проде, предсказуемые дедлайны и высвобожденные ресурсы для творческих задач.
«Одна команда ИИ-агентов экономит десятки часов работы, увеличивает скорость релизов и находит на 30% больше багов»
Святослав Соловьев, Директор по генеративному ИИ в ИТ Альфа-Банка.
В ближайшее время подробнее опишем как устроены агенты, какие технологии используем и как мы измеряем их эффективность.
Автор: AlfaTeam
