Я отдал разработку ИИ-агентам: история саморазвивающегося Telegram-бота

Разработчик решил полностью автоматизировать развитие своего Telegram-бота при помощи ИИ-агентов: ночью агенты добавляют новые функции и улучшают код, утром он просто читает список изменений и наслаждается результатом.

Как всё начиналось

Всё началось в 2022 году, когда автор переехал в Грузию и решил выучить местный язык. Duolingo грузинский не поддерживал, зато предлагал клингонский. Тогда он решил сделать свой вариант — Telegram-бот для ежедневного обучения. Сначала получилось что-то простое: сохранить слово, посмотреть перевод, пройти квиз с новыми словами. Этого хватало, и бот развивался медленно. Но потом пришла идея: а что если отдать весь процесс разработки ИИ и просто наблюдать, как бот растёт?

Ночная разработка с LLM-агентами

План был простой и заманчивый: включить современные языковые модели, которые будут работать ночью. Они добавляют новые фичи, улучшают код, исправляют баги. Утром остаётся прочитать чейнджлог и посмотреть, что получилось. Идея казалась идеальной для автоматизации рутины: Агенты могут писать простой код без помощи человека Каждый день добавляется хотя бы одна маленькая фича Экономится дни ручного кодирования Результаты видны сразу после нескольких часов работы Это похоже на саморазвивающийся стартап — проект, который растёт сам, пока ты спишь. Но в реальности всё сложнее.

Что произошло на практике ИИ-агенты действительно пишут код и добавляют фичи.

Но проблема в том, что разработка — это не просто последовательность независимых задач. Новая функция может сломать старую. Архитектура требует осмысленных решений. Приоритеты меняются в зависимости от того, как пользователи взаимодействуют с ботом. Агенты хорошо работают на отдельных участках: написать функцию поиска, рефакторить код, добавить тест. Но целостное видение проекта, стратегия развития, выбор между разными подходами — это требует человека. Без промежуточных проверок и обратной связи ночная автоматизация может привести к неконтролируемому разрастанию кода.

Что это значит Будущее разработки будет гибридным.

ИИ-агенты — отличные помощники для ускорения рутины: тесты, рефакторинг, документация, простые фичи. Но стратегические решения, архитектурные выводы и управление приоритетами остаются за человеком. Мечта о полностью автоматизированной разработке наталкивается на сложность реальных проектов.