Assurance control plane: как управлять проверкой кода и автономностью агентов

Агенты уже умеют быстро писать и реализацию, и тесты к ней. Но если одна и та же ошибка в понимании требования попала в оба, зеленый CI лишь подтверждает, что код согласуется с собственной проверкой.

На сквозном примере мультитенантного корпоративного приложения на Java, Spring Boot, JUnit и PostgreSQL я покажу, как обнаружить такую ситуацию. Агент добавит получение финансового документа через API, тесты пройдут, но затем я уберу ограничение по организации — и они всё равно останутся зелеными. Чтобы исправить процесс проверки, мы сформулируем точное бизнес-требование, свяжем его с реализацией и проверочными случаями, а отдельному агенту зададим конкретный вопрос: способен ли этот набор тестов обнаружить нарушение?

Разберем, какую часть проверки выполняет обычный код, где требуется смысловое суждение и почему результат относится только к конкретной версии системы и конкретному требованию. Затем расширим пример до системы целиком. Автотесты, статический анализ, хаос-тестирование и мониторинг станут источниками свидетельств для инженерных решений.

Покажу, как такой контур позволяет постепенно увеличивать автономность агентов, сохраняя заранее определенные границы и возвращая решение человеку, когда обоснований недостаточно.

Доклад рассчитан на разработчиков и техлидов, которые используют агентов для работы с кодом и отвечают за решения о выпуске.