За последние два года рынок AI‑ассистентов для разработчиков вырос взрывными темпами — вместе с ним выросла и неопределённость. GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Windsurf, Gemini CLI, JetBrains AI, десятки плагинов и IDE: снаружи все обещают ускорение, но в реальных командах эффект зависит не столько от бренда, сколько от архитектуры инструмента, процессов и контекста его применения.

От автодополнения к агентным системам

Эволюция инструментов для разработчиков выглядит достаточно логично.

• Автодополнение
  Первая волна — «умный» completion, предсказывающий следующую строку или блок кода. Минимальный контекст, быстрый отклик, рост скорости на шаблонных задачах.

• Чат‑ассистенты
  Следующий шаг — чат внутри IDE или в вебе, куда разработчик отправляет фрагменты кода. Ограничение очевидно: модель видит только то, что ей передали, контекст приходится собирать вручную.

• Агенты
  Добавляются инструменты: агент может читать файлы, исследовать структуру проекта, запускать команды. Разработчик формулирует задачу на более высоком уровне, агент сам решает, какие файлы и действия ему нужны.

• Агентные системы
  Текущая точка — цепочки специализированных агентов под управлением оркестратора: один отвечает за дизайн решения, второй — за реализацию, третий — за тесты и ревью. Концепция существовала давно, но в промышленную разработку пришла только после того, как модели стали достаточно надёжными для координации действий друг друга.intuitionlabs+1

Для российских разработческих и интеграторских компаний вопрос не в «модности» агентных подходов, а в том, как такие системы вписываются в процессы, требования ИБ и ограничения по инфраструктуре.

Ускоряет ли AI разработку на практике

Интуитивно кажется, что ответ всегда «да». Исследования и практический опыт показывают более сложную картину.

AI‑ассистенты действительно снимают часть рутины: генерацию типового кода и тестов, обвязку, работу с шаблонами, первичный разбор незнакомой кодовой базы. Однако при отсутствии чётких процессов они способны и замедлять команды. Ряд исследований в 2024–2025 годах показывает, что при неправильной интеграции AI‑инструментов время решения задач в части групп увеличивается, а не сокращается; выигрыш сильно зависит от уровня подготовки разработчиков и сложности задач.infolia+3

Отдельный пласт — качество и безопасность. Анализы AI‑генерируемого кода фиксируют значимые доли дефектов и уязвимостей; в отдельных выборках доля проблемных фрагментов достигает 40–45% без дополнительной проверки. Для компаний, работающих с заказчиками из финансового сектора, госсектора и инфраструктурных отраслей, это превращается не в ускорение, а в накопление техдолга и рисков по ИБ.getpanto+1

Вывод, важный именно для R&D‑компаний и интеграторов: AI‑ассистенты эффективны как усилитель зрелых процессов, но не как замена инженерной экспертизы.

Два класса инструментов: CLI‑агенты и агенты в IDE

С практической точки зрения выбор стоит не между конкретными продуктами, а между архитектурными классами инструментов.

CLI‑агенты

CLI‑агенты работают в терминале, без графического интерфейса IDE. На рынке присутствуют решения вроде Claude Code CLI, Gemini CLI, Aider, OpenCode и других.

Плюсы:

• работают в тех же окружениях, что и код, включая удалённые серверы и CI/CD;

• не привязаны к конкретной IDE, их проще встроить в существующие пайплайны;

• удобны для DevOps‑сценариев, скриптов, миграций и автоматизации обвязки.

Минусы:

• менее удобная работа с диффами и ревью по сравнению с IDE;

• ограниченное понимание структуры проекта: агент видит в основном то, что даёт LSP‑сервер;

• повышенные требования к настройке прав доступа и зон ответственности: CLI‑агенту легко выдать доступ «слишком широко».

Когда оправдан выбор: инфраструктурные задачи, DevOps, скриптинг, CI/CD, работа в изолированных контурах без UI.

Агенты в IDE

Агенты в IDE — это плагины (GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant, Veai и др.) и отдельные редакторы (Cursor, Windsurf).

Плюсы:

• доступ к индексам проекта, графам зависимостей и рефакторингам IDE, более глубокое понимание кодовой базы;

• низкий порог входа: разработчик остаётся в привычной среде;

• управляемость: шаги агента видны, их можно остановить или перехватить.

Минусы:

• vendor lock: инструмент привязывает команду к конкретной экосистеме;

• зависимость от состояния IDE и индексации при работе в нескольких ветках;

• невозможность прямого использования на «голых» серверах без графической среды.

Когда оправдан выбор: продуктовая разработка, сложная бизнес‑логика, отладка, сценарии с повышенными требованиями к качеству и тесной интеграции с процессами разработки.tproger+1

В реальных проектах участников РУССОФТ всё чаще встречается комбинированный сценарий: IDE‑агенты — на рабочих местах разработчиков, CLI‑агенты — в инфраструктуре и конвейерах.

Контекст и правила как основа качества

Качество работы ассистента определяется не только моделью, но и тем, как команда управляет контекстом и настройками.

Контекст можно рассматривать как краткосрочную память: агент «знает» только то, что помещено в его контекстное окно. Недостаточный контекст приводит к некорректным решениям, перегруженный нерелевантными деталями — к ухудшению качества выводов. Практическое правило, проверенное многими командами: одна задача — один чат или одна сессия.

На уровне промптов в зрелых командах хорошо работает трехуровневая схема:

• rules — глобальные и локальные правила: стиль, ограничения, приоритеты инструментов (включая MCP‑серверы);

• skills — переиспользуемые инструкции под повторяющиеся задачи (генерация тестов определённого типа, типовые рефакторинги и т.п.);

• конкретные запросы — разовые формулировки задач в рамках активной сессии.

Такое разделение позволяет упаковать практики компании в более стабильный слой, который не зависит от конкретной модели или вендора и может быть перенесён между инструментами.

Enterprise‑контекст: безопасность и on‑premise

Для российских компаний‑разработчиков и интеграторов важен отдельный измерение — инфраструктура и регуляторика.

Многие зарубежные сервисы либо недоступны, либо несут санкционные риски и ограничения по работе с кодом в облаках. Это приводит к росту интереса к локальным и self‑hosted‑решениям, а также к развёртыванию AI‑ассистентов в контролируемых контурах (VPC, on‑prem, изолированные среды).

В таких сценариях к AI‑инструментам предъявляются дополнительные требования:

• развёртывание в границах инфраструктуры заказчика или партнёра;

• интеграция с существующими системами контроля качества (инспекции IDE, статический анализ, SAST, собственные политики ИБ);

• детальный аудит действий агентов, логирование, управление правами.

По сути, AI‑ассистент становится еще одним элементом инженерной платформы, а не внешним «черным ящиком».

Практический вывод для компаний РУССОФТ

Если обобщить данные исследований и опыт внедрений, картина для российских компаний выглядит так:

• Не существует универсального «лучшего» ассистента. Есть архитектурные классы и сценарии, под которые они подходят.

• CLI‑агенты органично ложатся в DevOps‑и инфраструктурные задачи, особенно в изолированных контурах и при необходимости тонкого контроля над средой.

• Агенты в IDE оптимальны для продуктовой разработки и сложной логики, если они встроены в существующие процессы контроля качества и ИБ.

• Enterprise‑сценарии требуют связки AI‑ассистента с формальными проверками кода, прозрачного развёртывания и минимизации утечек за пределы периметра.

В 2026 году ключевая компетенция для компаний — не выбор «правильного бренда», а умение строить вокруг AI‑инструментов устойчивую систему: управлять контекстом, фиксировать правила и навыки, использовать спецификации задач и проектов, верифицировать результат. Те, кто воспринимает AI‑ассистентов как часть инженерной практики, получают устойчивый прирост производительности. Те, кто ждет от них замены инженерного мышления, рискуют получить лишь временный эффект и ускоренный рост техдолга.

Материал подготовлен на основе технического вебинара компании Veai о применении AI‑ассистентов в разработке в 2026 году и открытых исследований рынка AI‑инструментов для разработчиков.