人工智能代理仍然需要高水平的控制。与此同时，手动代码检查已经成为瓶颈，并且......

ИИ-агентам по-прежнему нужен контроль на высоком уровне. При этом ручная проверка кода уже становится узким местом, а сами модели стали достаточно сильными, чтобы жёсткие детерминированные системы проверки начали ограничивать их возможности. Возникает вопрос, как тогда контролировать результат их работы? Для этого, Боб Мартин, известный как автор "Чистого кода", создал специальный инструмент анализа системы, связанный с агентом. Он показывает структуру проекта в виде диаграммы, похожей на UML, и подсвечивает её метриками CRAP и мутационного тестирования. Диаграмма интерактивная. Можно выбрать любой элемент и постепенно провалиться от общей архитектуры вплоть до конкретного участка кода. Если пользователь видит проблемную часть системы, он может сразу поручить связанному агенту внести изменения. Это может быть как перестройка архитектуры, так и локальный рефакторинг. Агент вносит правки, после чего обновлённая структура снова появляется на диаграмме. Инструмент он сделал под себя, но его можно использовать как шаблон и поручить агенту собрать собственную версию под конкретный проект. Пока это рабочий прототип, поэтому в ближайшие недели он наверняка сильно изменится. Но к тому моменту вы, скорее всего, уже будете переделывать его под себя. А улучшения всегда можно забирать обратно из исходника или из форков других разработчиков и интегрировать в свою. http://github.com/unclebob/uml-viewer