СберDevices собрал своих AI-агентов для фронтенда: гибрид агентного цикла и чёткого workflow

Команда инфраструктуры фронтенда SberDevices столкнулась с типичной проблемой крупных компаний: внешние AI-решения вроде GitHub Copilot Code Review или GigaCode Agent от GitVerse требуют доступа к коду, что не всегда допустимо. Поэтому решили построить собственного агента, скомбинировав два подхода: агентный цикл (модель сама выбирает инструменты для достижения цели) и жёсткий workflow (модель выполняет строго ограниченные шаги).

В статье подробно разбирается статистика ошибок фронтендеров, собранная AI-ревьюером, парсер для сужения контекста модели и — самый неожиданный вывод — функция, которая оказалась наиболее востребованной у разработчиков. Полный текст — на Хабре.