От ассистентов к агентам: Сбер вывел разработку программного кода на промышленный уровень

Программисты Сбера стали чаще использовать агентные сценарии, чем обычный чат с ИИ-ассистентом. Объём вычислений для генерации кода в Сбере за пять месяцев вырос в 30 раз и достиг 1,5 трлн токенов. Подобные показатели подтверждают промышленную, а не пилотную эксплуатацию агентной модели в банке.

Только за последние три месяца количество разработчиков, ежедневно использующих агентный режим, увеличилось почти в 5 раз. За тот же период число обращений инженеров к чатам и онлайн-подсказкам снизилось на 67%. А на 95 запущенных агентных сценариев приходится всего пять обычных запросов в чат.

У инженеров Сбера есть три способа работы с ИИ: подсказки в редакторе (code completion) — автоматические варианты кода, которые появляются прямо во время набора; ассистент-режим — диалог с ИИ в отдельном чате, где можно задать вопрос или попросить что-то исправить; агентный режим — когда программист ставит перед ИИ задачу целиком, например, «написать, проверить и задокументировать этот модуль».

Все эти инструменты остаются в арсенале, но фокус сместился именно на агентов. В начале года основным способом общения с ИИ был чат. Теперь разработчики делегируют агентам сложные сценарии: написание кода, его проверку, рефакторинг и прохождение тестов.

Кирилл Меньшов, старший вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка:

«Раньше мы в первую очередь концентрировались на времени исполнения задачи. Теперь фокус сместился на умение правильно эту задачу поставить. Инженер не просто спрашивает у ассистента, а делегирует ему сценарий. Значит, на первый план выходит способность чётко формулировать ожидаемый результат. Мы прошли первую ступень этой трансформации, но впереди ещё много вызовов: от управления командами агентов до новых метрик качества. Ни одна компания не пройдёт этот путь в одиночку. Поэтому мы открыто делимся опытом: руководство AI-PDLC, которое мы опубликовали в мае, — только начало. Мы планируем развивать современные подходы к генеративной разработке вместе со всем российским ИТ-сообществом — в открытых публикациях, на конференциях, в совместных исследованиях с вузами и индустриальными партнёрами».

Один из ключевых инструментов в работе инженеров банка — GigaCode, собственный интеллектуальный ассистент разработчика Сбера с поддержкой агентного режима. GigaCode автономно работает с файлами, выполняет комплексные задачи — от анализа кодовой базы до готового решения, понимает контекст проекта, поддерживает более 35 языков программирования и основные IDE. Применение GigaCode ускоряет написание кода до 50%. Сервис доступен для скачивания на платформе GitVerse.

Достигнутый результат опирается на собственное руководство Сбера AI-PDLC, опубликованное в мае 2026 года в формате открытого whitepaper. В документе развитие агентной разработки описывается через три контура: перевод инженерного намерения в исполняемую спецификацию, непрерывная валидация кода, произведённого агентами, и политику принятия решений для автономных агентов. В руководстве также выделяется три горизонта зрелости: сегодня — массовое освоение агентных сценариев; через 1–2 года — агенты как полноправные участники команд с ролями и метриками качества; стратегический горизонт — AI-нативная инженерная культура, в которой центр тяжести работы инженера смещается от написания кода к формулировке намерения и работе со средой, в которой действуют агенты.