Книжный куб

[2/2] Agentic coding at Airbnb (Рубрика #Agents) В прошлом посте мы остановились на том, что у ребят из Airbnb при внедрении агентского подхода к разработке было три цели и теперь интересно посмотреть, а как же они к ним шли. Для того, чтобы реализовать первую цель, а именно "принести агентов в Airbnb", они построили Air Chat - абстракцию-обертку над несколькими движками. Это дало единую входную точку: можно быстро выкатывать новые CLI-агенты и обновления, не привязывая всю платформу к одному вендору или одному инструменту. Дальше они очень рано пошли в MCP, потому что стандарт был близок к их уже существующему tool-calling подходу. В результате Airbnb смогли: завернуть любимые IDE инструменты в MCP сервера, встроить MCP клиентов в IDE-плагины, а конфигурацию и синхронизацию серверов централизовать через Air Chat CLI. Со временем это выросло в экосистему с более чем дюжиной внутренних MCP-серверов, включая аналитические и CI-инструменты. Для того, чтобы реализовать вторую цель, а именно "принести знания Airbnb в агентов" они поменяли свой подход к работе с базой знаний (knowledge base). Раньше у них была "линейная" one-shot схема: запрос → knowledge endpoint → ответ. Для агентного режима это работало плохо. Но они решили не играть в дообучение моделей (fine-tunning) как главный путь, а просто завернули получение знаний из базы знаний (knowledge base) в MCP, а дальше позволили агентам итеративно доуточнять информацию: если первый ответ не подошел, агент сам уточняет поиск, меняет термины и делает deeper research внутри ваших внутренних знаний. Еще они рассказали как пытались строить собственную multi-agent orchestration-модель с planning/coding/validation agents, но рынок двигался слишком быстро, а маленькая команда не успевала наращивать нужную "мышцу". Поэтому Airbnb не уперлись в "мы обязаны написать свой оркестратор", а сделали прагматичный поворот (pivot): основной агент теперь живет как CLI-agent, а сверху у него тонкая прокладка для других поверхностей. Круто, что ребята честно рассказали про свое решение - зачастую синдром NIH (Not Invented Here) не позволяет принять такое решение или даже если оно принято, то не позволяет о его принятии рассказывать:) Если подбивать выводы ребят из их пути, то они примерно такие 1) Agentic coding - это не просто чат в IDE, это новый inner loop, где агент многократно дергает LLM, инструменты и внутренние знания, а на выходе приносит код, который все равно должен быть просмотрен человеком до PR 2) Рост идет не только от auto-approve настройки агента, а от умения инженера управлять несколькими параллельными workspaces; в Airbnb некоторые продвинутые пользователи открывают до пяти агентных сессий одновременно 3) Агент сам по себе ничего не решает: вокруг него нужны sandbox/workspace-инфраструктура, auth, security paved path, шаблоны, установка в одну команду и нормальная review-культура 4) А организационный вывод ребят такой - не надо ломать существующие привычки команд ради модного AI UX. Они прямо говорят, что идея "давайте всех пользователей IntelliJ переведем в VS Code, потому что там лучше agentic tooling" быстро провалилась. Вместо этого нужно убирать барьеры, встречать разработчиков там, где они уже работают, и стандартизировать только то, что действительно стабилизировалось на рынке. При этом качество нельзя опускать "потому что это AI": стандарты остаются прежними, ревью обязателен, код тоже должен быть готовым к проду, а пользоваться auto-approve без набитой руки - опасно. В общем, основная идея не в том, чтобы купить лучший AI-ассистент (Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, выбери свой любимый), а в том, что собрать проторенный путь вокруг агентов: поверхности для взаимодействия, доступ к знаниям, вызов инструментов, стандартизация, измерения и ревью человеком. И только потом ждать реального прироста ключевых метрик разработки, а не локального wow-эффекта. #Engineering #AI #Metrics #Software #DevEx #Productivity #DevOps #Architecture #Culture #Engineering #ML #SystemDesign