Чому AI-агенти не замінять людей у парному програмуванні

Агенти на основі великих мовних моделей (LLM) зазвичай не підходять для парного програмування, бо вони кодують значно швидше, ніж люди можуть осмислити їхні дії. Використання агентського режиму GitHub Copilot у VS Code демонструє, як AI легко пише робочий метод з першої спроби і може допомогти, звертаючись до незнаних раніше API. Співпраця з таким помічником видається мотиваційною, адже він безперервно рухається до мети, часто навіть наполегливіше за користувача.

Однак парне програмування з топовими LLM нагадує роботу з досвідченими людськими програмістами — не завжди приємний досвід. Партнер може забрати клавіатуру і строчити код так швидко, що стає неможливо встигнути за його темпом. Відтак увага поступово згасає, бо ментальні ресурси виснажуються спробами втримати темп. Коли ж виникають складнощі і партнер звертається за допомогою, людина часто не розуміє, що відбувалося до цього, і опиняється неготовою.Найгірше, коли згодом з’ясовується, що весь цей час розроблялося не те, що було потрібно, і тепер доводиться розбиратись із технічною плутаниною, яка виникла випадково через хибний напрям роботи, аби встигнути до дедлайну.

Таким чином, співпраця з AI-агентом може бути тривожним досвідом, схожим на роботу з експертом, який не вміє зупинитися та обговорити план.

Коли у парному програмуванні трапляються партнери, які намагаються виконати всю роботу самостійно, краще не протидіяти — варто дати їм змогу діяти на власний розсуд. Ідеальне парне програмування передбачає спільну розробку рішень, але без взаємної залученості це втрачає сенс. У такій ситуації ефективніше розбити роботу на окремі підзадачі, які можна реалізовувати незалежно, а потім зводити їх докупи через pull request. Те саме стосується й співпраці з LLM — замість використання автономного агентського режиму прямо в редакторі, доцільно переходити до асинхронних підходів, як-от новий Coding Agent від GitHub, чию роботу також можна зручно переглядати перед впровадженням.

Водночас не варто повністю відмовлятися від парного програмування з AI. Але варто перейти на повільніші, покрокові режими — «Edit» або «Ask». Такий підхід знижує темп, проте зберігає контроль над якістю коду. Як і при роботі з людьми, важливо мати послідовний і зрозумілий процес взаємодії, а не просто покладатися на AI у складні моменти. Найкраще працює формат, коли модель пропонує зміни, а користувач сам вирішує, які з них впроваджувати. Це дає змогу поєднати швидкість із постійною перевіркою рішень.

Імовірно, через кілька місяців активного використання стане очевидно, наскільки обмеженою є роль агентів у парному програмуванні. Тож розробникам варто спрямовувати зусилля на те, щоб зробити взаємодію з агентами ближчою до живого партнерства. Бо сьогоднішня надшвидка генерація коду часто просто не залишає людині простору для повноцінної співпраці. Якщо агент друкуватиме повільніше, періодично зупинятиметься для обговорення рішень і заохочуватиме користувача до активної участі, це може суттєво покращити досвід.

Було б корисно мати можливість самостійно регулювати швидкість роботи агента — скільки рядків коду чи слів на хвилину він генерує. Не менш важливо — мати змогу зупинити його для уточнення деталей чи зміни напрямку. Додаткові інструменти, як-от вбудовані to-do списки, прив’язка до GitHub-завдань або покрокове трекінгування прогресу, теж стали б у пригоді. Ще ефективніше, якби агент проявляв менше впевненості, більше питав, перевіряв правильність завдань і вчасно сигналізував про можливі помилки у стратегії. А розширений голосовий чат зробив би співпрацю природнішою — очі залишаються на коді, а мозок краще включається у процес через живе спілкування.

Авторка: Дар’я Бровченко

Джерело