Я руководитель проектов и у меня есть команда разработки продуктов. Аналитики исследуют и анализирует новые фичи, пишут спецификации. Есть разработчики и тестировщики. Есть DevOps, который чинит CI и выкатывает релизы. И даже есть технический писатель анализирует изменения и обновляет документацию.

Обычная продуктовая команда разработки.

Только людей в этой команде нет.

Все исполнители - AI-агенты…

Я формулирую проблему, описываю ожидаемый результат, задаю ограничения, выбираю приоритеты, принимаю или отклоняю результаты, разбираю спорные ситуации. А мои AI-агенты делают то, что обычно делают участники полноценной команды разработки.

Современные AI-агенты способны выполнять работу разных инженерных ролей, так почему бы не управлять ими как полноценной командой? А для управления использовать те же подходы, которыми мы давно управляем человеческими командами: Kanban, Scrum, Agile, Definition of Done, декомпозиция, pipeline, review, escalation.

Эта статья — про мой практический опыт такого подхода. Не про «AI заменит программистов». Не про «теперь можно не думать». И не про «вот магическая кнопка, которая делает продукт». Скорее наоборот: чем больше AI пишет кода, тем важнее становятся процесс, постановка задачи, спецификации, тесты, CI, документация и контроль состояния.