Как я заменил часы ручной триажировки багов AI-агентом и что это рассказало мне о доверии к LLM

01Введение

Автор, Senior SDET с 10-летним опытом в API и встраиваемых системах, работавший в Amazon над автоматизацией триажировки багов и Fire TV, рассказывает, как он заменил часы ручной триажировки багов AI-агентом. Статья опубликована на HackerNoon 28 мая 2026 года.

02Проблема: ручная триажировка багов

Ручная триажировка багов — трудоёмкий процесс, требующий постоянного внимания. Автор решил автоматизировать эту задачу с помощью AI-агента на основе LLM.

03Решение: AI-агент для триажировки

Был создан AI-агент, который автоматически обрабатывает входящие баги: классифицирует, назначает ответственных и приоритизирует задачи. Агент интегрирован с инструментами, используемыми в команде, включая Slack и Jira.

04Уроки доверия к LLM

В процессе работы автор столкнулся с вопросами доверия к LLM. Ключевые выводы:

• Калибровка модели: важно понимать, когда модель уверена в своём ответе, а когда нет. Без калибровки доверие к AI-агенту снижается.
• Прозрачность: агент должен объяснять свои решения, чтобы человек мог проверить и скорректировать их.
• Человек в цикле: полная автоматизация без контроля небезопасна. AI-агент должен работать как ассистент, а не замена человека.

05Результаты

AI-агент позволил сократить время на триажировку багов с нескольких часов до минут. Команда смогла сосредоточиться на более сложных задачах, а процесс стал более предсказуемым.

06Заключение

Автор подчёркивает, что AI-агенты для триажировки багов — это не замена инженерам, а инструмент, который повышает эффективность. Главное — правильно выстроить доверие к модели и оставить человека в цикле принятия решений.