Код itgrows.today, провели смо небројано сати гурајући границе ВИ-вођеног развоја.
Baš kao što junior programer biva preopterećen multitaskingom, AI agenti se muče kada su prisiljeni da se nose sa nestrukturiranim, dvosmislenim radnim opterećenjima. San o tome da jednostavno pitamo AI da "sve napravi" brzo ustupa mesto realnosti: bez jasne strukture i orkestracije, čak i najsposobniji modeli posrću.
Zašto planiranje i dalje važi
U našim nedavnim AI implementacijskim ciklusima, odlučujući faktor između uspeha i neuspeha nije bila sposobnost modela — bila je rigoroznost planiranja. AI ne prevazilazi klasične inženjerske principe. Ako išta, on ih pojačava.
Razmotrite ovaj primer: pitajte agenta da "doda autentifikaciju korisnika" dok istovremeno "optimizuje upite baze podataka." Očekujte haos — poluizgrađene OAuth tokove, pokvarene SQL spojeve i slomljene API-je. Zašto? Zato što AI, poput čoveka, operiše unutar ograničenog konteksta sesije. Preopteretite taj kontekst, i logička nit se prekida.
Ono što je potrebno nije više računanja — bolja je inženjerska disciplina. Tretirajte AI agente kao junior programere. Dajte im kristalno jasne specifikacije, atomske dobro definisane zadatke i stroge granice i sekvenciranje.
Disciplina sesije: Nepevana herojina
Jedna od najjednostavnijih ali najmoćnijih tehnika koju smo usvojili je izolacija sesija. Na primer:
Sesija 1: Dorada backend API-ja
Sesija 2: Ažuriranje frontend komponenti
Sesija 3: Optimizacija baze podataka
Deljenjem odgovornosti u čiste, izolovane domene, čuvamo kontekst koji svaki agent treba da dobro obavlja. Prekršite ovo pravilo, i dobićete Python API handlere koji se neobjašnjivo pretvaraju u React komponente. Videli smo da se to dešava.
Izgradnja AI-prijateljskih radnih tokova
Nakon mnogo pokušaja i grešaka, naš tim je razvio tri osnovne prakse koje donose red u haos.
Živa dokumentacija sa AI markerima
Svaki zadatak koji agent obavlja mora biti otkrivljiv i uočljiv. Koristimo inline zastavice poput:
# AI-NOTE: JWT_SECRET učitavan iz env varijabli
# AI-TODO: Implementirati token refresh flow
Ovi AI-* komentari deluju kao tragovi. Pre nego što naprave izmene, agenti skeniraju kodnu bazu za ove markere da bi se reorijentisali i sačuvali kontekst implementacije.
Dinamičko planiranje
Zaboravite statičke liste zadataka. Umesto toga, održavajte real-time, evoluirajući plan akcije:
## Napredak modula za plaćanje
✅ Završeno
- Stripe integracija
- Generisanje računa
🔧 Trenutni fokus
- Obrada povrata
⏭ Sledeće
- Konverzija valuta
Ovaj živi plan puta postaje AI-jeva implementaciona GPS navigacija.
GitHub-inspirisani scaffolding
Inspirisani open-source najboljim praksama, koristimo tri osnovna dokumenta za svaki AI-om omogućen projekat:
README.md – Severna zvezda koja ocrtava arhitekturu i ciljeve
AGENTS.md – definicije uloga, ograničenja i granice obima
CONTEXT.md – specifični za sesiju logovi, tragovi i međurezultati
Ovo nije birokratija — to je razlika između simfonije i haosa.
Paradigmatska promena: Od haosa do kontrole
Naš pravi proboj je došao kada smo prestali da tretiramo AI kao magičnog duha i počeli da ga upravljamo kao člana tima. Implementirali smo sprint planiranje za agente, jasne "Definicije završenog" za mikro-zadatke i okvire za prioritizaciju za lansiranje funkcionalnosti.
Evo studije slučaja: Modul za naplatu je propao kroz 12 neurednih iteracija — dok nismo razbili u 8 atomskih zadataka, koristili AI markere da održimo kontinuitet i ažurirali plan nakon svake sesije. Lansiran je u 2 sesije.
Кључне стратегије за менаџмент AI агената
- Изолација сесија: Држите AI задатке фокусиране и контекстуално чисте
- Жива документација: Користите AI маркере за одржавање континуитета
- Динамичко планирање: Креирајте еволуирајуће мапе пута за AI имплементацију
- Јасне границе: Дефинишите строг обим и ограничења
- Атомски задаци: Разбијте сложен рад на управљиве делове
Најбоље праксе за AI радне токове
- Планирајте пре AI: Дефинишите јасне спецификације и границе
- Изолизите сесије: Држите AI задатке фокусиране и контекстуално чисте
- Документујте све: Користите AI маркере и живу документацију
- Пратите напредак: Пратите AI рад са динамичким плановима
- Прегледајте и итерајте: Континуирано унапређујте AI радне токове
Konačna misao: Prihvatite ograničenje
AI-jeva najveća snaga — kontekstualna svest — postaje njegova slabost kada struktura nedostaje.
Timovi koji isporučuju stvarne, produkcijsko-spremne rezultate nisu oni sa najsjajnijim modelima. Oni su oni koji dekonstruišu kompleksnost u male zadatke, održavaju strogu disciplinu sesije i institucionalizuju dokumentaciju i planiranje.
Ovo nije o ograničavanju AI-jevog potencijala — o oslobađanju ga. Izgradnjom scaffolding-a za uspeh, transformišemo krhke AI eksperimente u pouzdane, ponovljive inženjerske radne tokove.
— Tim itgrows.today | Transformisanje AI-ja od divljeg konja do radnog konja
#AI #AIDevelopment #AIEngineering #AIAgents #PromptEngineering #SoftwareDevelopment #TechWorkflow #TeamManagement #Productivity #DevProcess #ITgrows