Описание

Как превратить искусственный интеллект из вспомогательного инструмента разработчика в управляемую часть инженерной платформы? Материал Владимира Анисимова представляет целевую архитектуру AI Native DevOps — подхода, при котором ИИ-агенты встроены в полный жизненный цикл разработки, поставки и сопровождения ПО. При этом инженерный pipeline остаётся детерминированным, а ИИ работает поверх него как слой анализа, генерации, рекомендаций и контролируемого исполнения. В составе материала: • Целевая архитектура: engineering flow, десять специализированных ИИ-агентов, Governance & Control Plane. • Подробная схема CI/CD по этапам: требования, архитектура, код, review, build, test, security, release, deploy, observe/incident с входами, действиями ИИ, результатами и контролями. • Уровни автономности L0–L5 — от наблюдения и рекомендаций до полной автономности, с разграничением условий применения. • Roadmap перехода к AI Native DevOps на 12–18 месяцев: шесть фаз от baseline и read-only AI до AI Native Operating Model. • Минимальный технический backlog пилота на 90 дней: десять мероприятий. Ключевой принцип: автономность вводится только там, где обеспечены наблюдаемость, rollback, политики и человеческая ответственность. Не рекомендуется начинать с автономного production-агента. Автор: Владимир Анисимов. Версия материала 0.5.

Что входит

• Целевая архитектура инженерного контура AI Native DevOps
• Матрица AI Actions, Inputs, Outputs и Controls для этапов CI/CD
• Модель автономности L0–L5
• Дорожная карта перехода на 12–18 месяцев
• Технический backlog пилота на 90 дней

Для кого

CTO, CIO, CDO, архитекторы, DevOps и Platform Engineering команды, руководители разработки, специалисты по AI-агентам и автоматизации инженерных процессов.

Что получите

• Сформировать концепцию интеграции ИИ-агентов в контур поставки ПО
• Определить контрольные точки и допустимые уровни автономности
• Спланировать пилот и последовательное масштабирование