Meta: рой ИИ-агентов описал 100% модулей кода одного пайплайна данных

Meta применила ИИ-ассистентов разработчика к одному из крупных пайплайнов обработки данных: четыре репозитория, три языка и более 4 100 файлов. Агенты не вносили полезные правки достаточно быстро. Конфигурации в коде, службы на C++ и скрипты автоматизации на Hack связаны так, что добавление одного поля данных затрагивает шесть подсистем. Часть знаний нигде не записана: например, два режима конфигурации используют разные имена полей для одной операции, а десятки «устаревших» значений перечислений нельзя удалять из-за совместимости сериализации. Без этого контекста агенты угадывали и часто выдавали код, который компилировался, но работал неверно.

Команда построила движок предварительных вычислений: рой из более чем 50 специализированных ИИ-агентов, которые прочитали каждый файл и составили 59 кратких контекстных файлов. Каждый файл занимает 25–35 строк (около 1 000 токенов) и содержит быстрые команды, ключевые файлы, неочевидные закономерности и перекрёстные ссылки. Сверху работает слой оркестрации, который по запросу на естественном языке направляет инженера к нужному инструменту: проверка состояния пайплайна по панелям и более чем 85 шаблонам прошлых инцидентов или генерация конфигурации с многоэтапной проверкой. Дополнительно построены межрепозиторный индекс зависимостей и карты потоков данных.

Работа шла фазами в одной сессии на модели с большим контекстным окном: два агента-исследователя, 11 аналитиков модулей, два автора, критики в три раунда, четыре агента-исправителя, восемь агентов улучшения слоя маршрутизации, три агента-тестировщика промптов (более 55 запросов, пять персон), четыре агента для оставшихся каталогов и три финальных критика. Агенты-аналитики нашли более 50 неочевидных закономерностей, которые раньше не фиксировались. По оценке критиков, качество выросло с 3,65 до 4,20 из 5,0. Каждые несколько недель автоматические задания проверяют пути к файлам, ищут пробелы в покрытии и исправляют устаревшие ссылки. Meta планирует распространить подход на другие пайплайны инфраструктуры данных.