Яндекс автоматизировал обновление Chromium с помощью LLM-агента
Яндекс встроил LLM-агента в процесс обновления Chromium, чтобы разрешать конфликты кода и чинить ошибки компиляции автоматически. Раньше каждый цикл съедал неск
Каждые четыре недели Яндекс Браузер переходит на новую версию Chromium. Для конечного пользователя это происходит незаметно, но разработчикам приходится разрешать тысячи конфликтов кода и чинить столько же ошибок компиляции. Яндекс решил автоматизировать эту рутину и встроил LLM-агента в процесс синхронизации с апстримом.
Масштаб обновления, который съедает месяцы В каждом цикле обновления
встречаются около 10 тысяч коммитов из основного Chromium и примерно 1500 собственных изменений, накопленных в форке Яндекса. Итог: более тысячи конфликтов слияния, несколько тысяч ошибок компиляции, масса зависимостей, которые перестали работать с новой версией. Процесс вовлекает десятки разработчиков разного уровня квалификации. Суммарные трудозатраты на один цикл составляют несколько человеко-месяцев. Это время, которое команда не может потратить на фичи, оптимизацию или баги пользователей. Чистая рутина, которая блокирует разработку.
Почему простой чат с LLM не работает Можно подумать: скормишь ошибку в ChatGPT, получишь фикс.
В реальности это не срабатывает. Яндекс не имеет дело с одиночными ошибками — речь про регулярное обновление большого форка с глубокой историей изменений. Нужно разбирать тысячи проблем одновременно, учитывая контекст апстрима и собственных модификаций. Стандартный LLM-запрос здесь бесполезен: контекста не хватает, решения противоречат друг другу, нужна валидация на каждом шаге. Поэтому Яндекс пошёл дальше — не просто скормил ошибки в чат, а встроил LLM-агента, который понимает структуру проекта и может анализировать и разрешать конфликты автономно.
Как агент разрешает конфликты Агент работает в два этапа.
На первом анализирует конфликт: что изменилось в апстриме, что есть в форке, почему они несовместимы, какие зависимости нарушены. На втором — предлагает разрешение, учитывая обе стороны. Вот основные задачи, которые агент берёт на себя: Разрешение merge-конфликтов с анализом изменений с обеих сторон Починка ошибок компиляции (ошибки типов, линкинга, missing includes) * Валидация решений: проверка, что ничего не сломалось в соседних модулях Агент не идеален — сложные случаи всё ещё требуют ручной работы. Но на 70-80% работы справляется самостоятельно. Разработчики переходят в режим code review вместо код-писания, что намного быстрее и эффективнее.
Что это значит для разработки браузеров
Вендоры больших форков (браузеры, операционные системы, встроенные ядра) теперь видят реальный путь к менее болезненной синхронизации с апстримом. LLM-агенты находят своё место не в блестящих демо и презентациях, а в рутинных индустриальных процессах, где они реально сокращают затраты. Это показатель взросления LLM в разработке: не замена разработчику, а умный помощник в рутине, который освобождает время для творчества и новых фич. Яндекс выжимает максимум из того, что было добавлено в открытые модели — не hallucinations, а систематизация работы.