Agenci AI dla developerów oparte na modelach open-source
Zbudowaliśmy system agentów AI, którzy automatyzują powtarzalne zadania programistów - od naprawiania błędów, przez pisanie testów i dokumentacji, po code review - wykorzystując modele open-source dorównujące GPT-4 przy znacznie niższych kosztach.
- • redukcja pracy manualnej przy debugowaniu i testach,
- • agent rozumie cały projekt na poziomie AST,
- • niższe koszty niż przy użyciu GPT-4 / Claude w dużej skali.
Wyzwanie
Zespoły programistów spędzają nawet 60% czasu na powtarzalnych zadaniach: naprawianie błędów, pisanie testów, code review i dokumentacja. Jednocześnie wykorzystanie modeli klasy GPT-4 czy Claude w dużej skali jest bardzo kosztowne.
Klient potrzebował rozwiązania, które:
- • realnie odciąży developerów w codziennej pracy,
- • działa autonomicznie, a nie jako „chat obok IDE”,
- • skaluje się kosztowo na cały zespół i wiele repozytoriów,
- • integruje się z istniejącym toolsetem (testy, CI, API).
Nasze podejście
W BlockWise rozwijamy agentów AI opartych na modelach open-source (m.in. Deepseek, Qwen, GLM), którzy dorównują lub przewyższają GPT-4 przy znacznie niższych kosztach.
- • agenci działają w pełni autonomicznie - otrzymują zadanie, analizują kontekst projektu i proponują gotowe zmiany w kodzie,
- • wykorzystują hierarchiczne zarządzanie kontekstem - śledzą zależności między plikami, modułami i funkcjami,
- • korzystają z AST do analizy kodu, zamiast polegać wyłącznie na surowym tekście,
- • integrują się z zewnętrznymi modelami i usługami przez API calls.
Jak działa agent - od zadania do gotowego commita
Agenci zostali zaprojektowani jako element pipeline'u produkcyjnego - każdy krok ich pracy jest mierzalny i weryfikowalny.
- Przyjęcie zadania - agent otrzymuje opis zadania (np. napraw błąd, dopisz testy, zrefaktoruj moduł).
- Analiza kontekstu - agent buduje widok całego projektu z użyciem AST, mapując pliki, moduły i zależności.
- Planowanie rozwiązania - z pomocą chain-of-thought agent rozbija problem na kroki i tworzy plan zmian.
- Implementacja - agent modyfikuje kod i generuje nowe pliki tam, gdzie to potrzebne.
- Weryfikacja - przez
subprocess.calluruchamia testy, lintery i inne komendy CLI. - Iteracja i output - w razie błędów poprawia rozwiązanie, a docelowo przygotowuje diff / PR gotowy do review.
Dzięki wieloetapowemu rozumowaniu (chain-of-thought) agent nie działa jak zwykły „autocomplete”, ale jak wirtualny członek zespołu - od analizy problemu, przez implementację, po weryfikację.
Kluczowe elementy rozwiązania
- • modele open-source: Deepseek, Qwen, GLM i inne,
- • analiza kodu z użyciem AST i hierarchii modułów,
- • subprocess calls do uruchamiania testów i narzędzi dev,
- • integracja z zewnętrznymi API i modelami LLM.
Rezultaty
Agenci AI pozwolili klientowi znacząco ograniczyć czas poświęcany na powtarzalne zadania i jednocześnie utrzymać kontrolę nad jakością kodu dzięki automatycznej weryfikacji zmian.
Czas na powtarzalne zadania
↓ znacząco
Debug, testy, dokumentacja i code review częściowo przejęte przez agentów.
Koszty inference
Niższe
Modele open-source zamiast wyłącznie GPT-4 / Claude.
Jakość zmian w kodzie
Kontrolowana
Automatyczne testy i iteracyjne poprawki przed PR.
Doświadczenie developerów
Lepszy fokus
Więcej czasu na trudne problemy, mniej na żmudną rutynę.
Potrzebujesz darmowej konsultacji?
Skontaktuj się z nami, a my przygotujemy dla Ciebie niezobowiązującą propozycję współpracy, idealnie dopasowaną do Twoich potrzeb. Chętnie odpowiemy na Twoje pytania, omówimy szczegóły projektu i zaproponujemy najlepsze rozwiązania, które pomogą Ci osiągnąć zamierzone cele.
Porozmawiajmy
Sprawdź najnowsze informacje ze świata AI na naszym blogu
Odkryj, jak AI wspiera rozwój firm, optymalizuje procesy i przynosi realne korzyści, przeglądając case studies, artykuły eksperckie i praktyczne wskazówki.
Sprawdź naszego bloga