Понятие «ИИ-агент» перешло из академического словаря в повседневный лексикон разработчиков примерно за два года. В 2024 году вы копировали подсказки из чатбота. В 2026 году вы ставите задачи агенту, который читает вашу кодовую базу, пишет тесты, открывает пулл-реквест и докладывает о результате. Этот переход от ассистента к агенту носит принципиальный характер — и понимание этого различия определит, насколько эффективно вы будете работать с ИИ в будущем.
Это руководство объясняет, чем на самом деле является ИИ-агент в контексте разработки, охватывает основные категории и доступные инструменты, объясняет роль MCP (Model Context Protocol) в обеспечении агентного поведения и показывает, как создавать и настраивать собственные суб-агенты через каталог агентов Mindaxis и Конструктор.
Что такое ИИ-агент на самом деле?
В контексте разработки ПО ИИ-агент — это система, способная:
- Воспринимать — читать файлы, запрашивать базы данных, проверять результаты тестов, анализировать логи ошибок
- Планировать — разбивать цель на шаги и принимать решения о следующих действиях
- Действовать — исполнять код, записывать файлы, запускать команды в оболочке, вызывать API
- Наблюдать — видеть результаты своих действий и корректировать поведение
- Итерировать — повторять до достижения цели или запроса человеческого вмешательства
Ключевое отличие от обычного чатбота — цикл действие-наблюдение. Чатбот генерирует текст и останавливается. Агент генерирует текст, выполняет действие, наблюдает результат и продолжает — потенциально десятки шагов без участия человека.
Именно этот цикл делает агентов действительно трансформирующими для разработки. Можно поставить задачу «добавь пагинацию к эндпоинту списка пользователей, включая тесты» — и агент прочитает существующий код, разберётся в паттернах, напишет реализацию, прогонит тесты, исправит ошибки и покажет вам чистый diff для проверки.
Четыре категории агентов для разработки
1. Агенты кодирования
Агенты кодирования имеют прямой доступ на чтение и запись в вашу кодовую базу. Они могут реализовывать фичи, исправлять баги, рефакторить код и разрешать конфликты слияния. Основные инструменты в этой категории:
Claude Code — агентный CLI Anthropic для разработки ПО. Работает в терминале, имеет прямой доступ к файловой системе, может выполнять команды оболочки, запускать тесты и взаимодействовать с git. Наиболее мощный универсальный агент кодирования в 2026 году, особенно силён при работе с большими кодовыми базами и рефакторингах в нескольких файлах. Настройте его возможности через settings.json и файлы контекста CLAUDE.md, которые можно сгенерировать в Конструкторе Mindaxis.
Cursor Agent — агентный режим в IDE Cursor. Работает в контексте редактора, может читать и записывать файлы, запускать команды терминала и искать по кодовой базе. Лучший выбор для разработчиков, предпочитающих работу в IDE, а не в CLI.
GitHub Copilot Workspace — агентное предложение GitHub, тесно интегрированное с платформой. Начинает с задачи или описания PR, планирует серию изменений и создаёт ветку с реализацией для проверки.
OpenAI Codex (облако) — работает в изолированном облачном окружении, может клонировать репозитории и выполнять код. Подходит для задач, где нужна облачная изоляция вместо доступа к локальной машине.
Devin — полностью автономный агент-разработчик с собственным браузером, терминалом и средой разработки. Предназначен для долгосрочных задач: настройка новых микросервисов, миграция фреймворков, реализация крупных фич от начала до конца.
2. Агенты ревью кода
Агенты ревью кода анализируют пулл-реквесты, выявляют баги, проблемы безопасности и качества кода, оставляют actionable-комментарии. В отличие от инструментов статического анализа, они понимают контекст: знают, что конкретная null-проверка не нужна, потому что вышестоящая функция уже гарантирует ненулевой результат.
Популярные инструменты:
- CodeRabbit — ИИ ревью кода, интегрированное с GitHub, GitLab и Bitbucket PR. Оставляет постолбцовые комментарии с предложениями по исправлению и суммирует область и риск PR.
- Greptile — ревью PR с учётом всей кодовой базы, выявляет проблемы, требующие понимания нескольких файлов.
- Cursor Review — ИИ-ревью прямо в редакторе, которое можно запустить перед коммитом.
3. Агенты тестирования
Агенты тестирования генерируют тест-кейсы, запускают тест-сьюты, анализируют сбои и в некоторых случаях автоматически исправляют код, вызвавший ошибку. Это одно из наиболее ценных применений агентов, поскольку написание тестов — монотонная работа, которую часто откладывают под давлением сроков.
- Claude Code (с паттернами
--testв CLAUDE.md) — при правильном контексте о фреймворке и конвенциях тестирования надёжно генерирует полные тест-сьюты для нового кода. - CodiumAI / Qodo — специализируется на генерации тестов, анализирует поведение функций и граничные случаи для создания содержательных тестов, а не просто заглушек для покрытия строк.
- Sweep — GitHub-бот, реагирующий на задачи кодом и тестами, включая автоматическое исправление сбоев CI.
4. Агенты деплоя и операций
Новейшая и наиболее экспериментальная категория. Эти агенты могут взаимодействовать с облачной инфраструктурой, пайплайнами деплоя и инструментами наблюдаемости для диагностики продакшн-проблем или выполнения рабочих процессов деплоя.
- Claude Code + Docker MCP + Kubernetes MCP — настроив Claude Code с MCP серверами для Docker и Kubernetes, вы получаете агента, который может запрашивать статус подов, перезапускать сервисы, просматривать логи деплоев и откатывать релизы.
- Агенты реагирования на инциденты — инструменты ранней стадии, которые мониторят алерты, сопоставляют их с изменениями кода и автоматически предлагают или применяют исправления.
Как MCP делает агентов действительно полезными
Языковая модель сама по себе может только читать текст, который вы вставляете в разговор. MCP (Model Context Protocol) — это то, что превращает мощную языковую модель в агента с реальным доступом к окружению.
MCP — открытый стандарт (разработан Anthropic, теперь широко принят), определяющий, как ИИ-ассистенты подключаются к внешним инструментам. Каждый MCP сервер предоставляет набор инструментов — вызываемых функций, которые ИИ может использовать, — и ресурсов — источников данных, которые ИИ может читать. Когда агент настроен с MCP серверами, он получает возможность совершать реальные действия.
Инструменты MCP, наиболее напрямую обеспечивающие агентное поведение:
- Filesystem — чтение и запись файлов, позволяющие агентам реально изменять код, а не только предлагать правки
- Shell / Выполнение процессов — запуск команд сборки, тест-сьютов, линтеров и просмотр вывода
- GitHub MCP — создание веток, коммитов и PR; поиск кода; управление задачами
- MCP серверы баз данных — запрос схемы и данных для контекста при написании кода уровня данных
- Автоматизация браузера (Playwright MCP) — навигация по вашему приложению, запуск E2E тестов, создание скриншотов UI-регрессий
Просмотрите все доступные MCP серверы в каталоге Mindaxis, где задокументированы возможности, уровень риска и параметры настройки каждого сервера.
Создание кастомных суб-агентов
Помимо использования готовых агентов, можно создавать кастомные суб-агенты: специализированные экземпляры ИИ, предварительно настроенные с конкретной ролью, набором инструментов и инструкциями. Это один из наиболее мощных паттернов в современной разработке с ИИ.
Что такое суб-агент?
Суб-агент — это экземпляр ИИ-агента, настроенный с:
- Системным промптом, определяющим его роль, экспертизу и поведенческие ограничения
- Конкретным набором MCP инструментов, соответствующих его задачам (не всех — только необходимых)
- Определёнными границами области — какие директории, сервисы или системы он может затрагивать
Например, можно настроить:
- Агент миграций базы данных: имеет доступ к MCP серверу базы данных и директории миграций, знает конвенции вашего ORM и ограничен записью только файлов миграций
- Агент написания тестов: имеет доступ на чтение к исходникам, доступ на запись в директорию тестов и глубокое понимание вашего тестового фреймворка
- Агент ревью кода: имеет только доступ на чтение к кодовой базе и GitHub MCP, сфокусированный исключительно на поиске проблем безопасности и регрессий производительности
Настройка суб-агентов в Claude Code
Claude Code поддерживает делегирование суб-агентам через фреймворк мультиагентности. Родительский агент может порождать дочерних агентов с конкретными инструкциями и доступом к инструментам. Настройка управляется через файлы CLAUDE.md в корне проекта или на уровне директорий:
# CLAUDE.md (корень проекта)
## Делегирование суб-агентам
Для задач написания тестов: порождать суб-агента с:
- Доступом на чтение к src/
- Доступом на запись к tests/
- Инструкциями: следовать паттернам тестирования из tests/README.md
- Использовать Vitest с паттерном describe/it/expect
Для задач базы данных: порождать суб-агента с:
- Доступом к MCP серверу postgres
- Доступом на запись только к db/migrations/
- Инструкциями: использовать Drizzle ORM, всегда добавлять откатную миграцию
Собрать и экспортировать эти конфигурации можно через каталог агентов Mindaxis, где представлены готовые шаблоны суб-агентов для типичных задач разработки.
Мультиагентные архитектуры
Для сложных задач одного агента часто недостаточно. Мультиагентные архитектуры используют агент-координатор, который декомпозирует работу и распределяет её по специализированным суб-агентам, работающим параллельно:
Агент-координатор
├── Суб-агент A: Написать backend-реализацию (src/)
├── Суб-агент B: Написать frontend-компонент (app/)
├── Суб-агент C: Написать тесты (tests/)
└── Суб-агент D: Обновить документацию (docs/)
Каждый суб-агент работает одновременно в своей области. Координатор собирает результаты, разрешает конфликты и создаёт единый набор изменений. Это значительно быстрее, чем один агент, работающий последовательно.
Безопасность агентов и ограничители
Предоставление агентам возможности автономных действий требует тщательного обдумывания того, что они могут и не могут делать. Основной принцип: минимально необходимые возможности.
- Давайте каждому агенту минимальный набор MCP инструментов, необходимых для его задачи
- Используйте доступ только на чтение там, где доступ на запись не нужен
- Ограничивайте доступ к файловой системе конкретными директориями, а не всей домашней папкой
- Проверяйте изменения, сгенерированные агентами, перед слиянием — агенты совершают ошибки
- Используйте git для создания атомарных коммитов на каждую задачу агента, что упрощает откаты
Система безопасности Mindaxis оценивает каждую конфигурацию MCP инструментов по уровню риска и сигнализирует об опасных сочетаниях, например неограниченного доступа на запись к файловой системе в паре с выполнением команд оболочки.
Будущее агентной разработки
Мы находимся в начале очень длинной дуги. Сегодняшние агенты надёжны для хорошо ограниченных задач средней сложности: реализация известного алгоритма, написание тестов для существующего кода, миграция с одной версии библиотеки на другую. Они сталкиваются с трудностями при действительно новых проблемах, сложных межсистемных взаимодействиях и задачах, требующих реальных знаний вне кодовой базы.
Тем не менее траектория очевидна. Модели становятся мощнее с каждым циклом выпуска. MCP стандартизирует доступ к инструментам. Фреймворки координации мультиагентов становятся всё более сложными. Разработчик, который сегодня освоит работу с ИИ-агентами, получит значительное преимущество по производительности по мере улучшения этих систем.
Практический путь вперёд: начните с высокоценного, хорошо ограниченного сценария использования (генерация тестов — часто самая простая точка входа), тщательно настройте его с нужными MCP инструментами, установите рабочий процесс проверки и расширяйтесь. Просмотрите готовые конфигурации агентов в каталоге агентов Mindaxis или создайте свои в Конструкторе.