Od asystenta do agenta: jak korzystać z agentów AI przy modernizacji systemów legacy i nie stracić kontroli

W skrócie AI w pracy programistów dawno przestała ograniczać się do podpowiadania kolejnych linijek kodu. Agenci AI przejmują całe zadania: sami planują kolejne kroki, zmieniają wiele plików naraz, uruchamiają testy i przedstawiają gotowy pull request. Firmom, które od lat odkładają modernizację dużych, starszych systemów, brzmi to jak długo wyczekiwane rozwiązanie. Pierwsze dane pokazują jednak bardziej złożony obraz. Zespoły intensywnie korzystające z AI tworzą znacznie więcej kodu, ale ich pull requesty są coraz większe, zawierają więcej błędów, a ich przegląd trwa dużo dłużej. Analitycy spodziewają się, że spora część projektów opartych na agentach zostanie przerwana z powodu niejasnych korzyści, rosnących kosztów i braku nadzoru. Agenci naprawdę mogą przyspieszyć modernizację, ale tylko wtedy, gdy zadania są precyzyjnie opisane, kod jest zabezpieczony testami, prace są podzielone na małe kroki, a wyniki sprawdzają ludzie, którzy rozumieją system. W tym artykule pokazujemy, w czym agenci sprawdzają się w kodzie legacy, gdzie zawodzą, jakie zasady pozwalają zachować kontrolę i od czego zacząć.

Co się zmienia, gdy asystent staje się agentem

Asystent AI podpowiada kolejną linijkę lub funkcję, gdy programista pisze kod. Agent realizuje całe zadanie. Analizuje potrzebne fragmenty kodu, decyduje, które pliki zmienić, pisze kod, uruchamia testy, interpretuje wyniki i wprowadza kolejne poprawki, dopóki nie uzna, że zadanie jest wykonane.

Gartner opisuje to jako przejście od programowania wspieranego przez AI do pracy agentów, która obejmuje cały proces: od planowania, przez pisanie kodu, po code review. Według prognoz tej firmy do 2027 roku większość zespołów korzystających z agentów zacznie traktować tradycyjne środowisko programistyczne jako opcjonalne, a kontrolę, nadzór i weryfikację przeniesie na zautomatyzowane platformy.

W modernizacji starszych systemów ta różnica ma podwójne znaczenie. Agenci mogą wykonywać powtarzalne zmiany w wielu plikach, które zespołowi zajęłyby tygodnie, na przykład aktualizację frameworka w setkach modułów. Jednocześnie mogą w bardzo krótkim czasie wprowadzić bardzo wiele zmian w systemie, którego nikt już w pełni nie rozumie, a to właśnie tam błędy są najkosztowniejsze.

Co pokazują dotychczasowe dane

Narzędzia AI są powszechnie używane, ale efekty są niejednoznaczne. Z analizy Faros AI obejmującej ponad 10 000 programistów wynika, że zespoły intensywnie korzystające z AI realizują o około 21% więcej zadań i scalają niemal dwa razy więcej pull requestów. Dane z 2026 roku pokazują jednak także drugą stronę: w tych zespołach pull requesty urosły o 51%, liczba błędów na pull request wzrosła o 28%, a czas code review wydłużył się pięciokrotnie.

Na poziomie strategicznym Gartner szacuje, że do 2027 roku ponad 40% projektów opartych na agentach AI może zostać przerwanych z powodu niejasnych korzyści, rosnących kosztów i słabego nadzoru.

Wniosek jest jednoznaczny: agenci zwiększają ilość pracy, ale ilość to jeszcze nie postęp. W systemach legacy, gdzie ukryte zależności i nieudokumentowane zachowania są normą, niekontrolowany przyrost kodu szybko zamienia się w poprawki, kolejkę do code review i awarie na produkcji.

W czym agenci pomagają przy modernizacji

Agenci są najbardziej przydatni tam, gdzie zadanie jest jasno określone, zmiana powtarza się według rozpoznawalnego schematu, a wynik można automatycznie zweryfikować.

Najlepsze efekty przynosi podział, w którym ludzie decydują, co ma się zmienić, a agenci zajmują się tym, jak to zrobić.

Gdzie agenci zawodzą

Brak kontekstu. W systemach legacy kryje się wiedza, której nie ma w kodzie: reguły biznesowe ustalone przed laty, rozwiązania stworzone specjalnie dla jednego klienta, nigdzie nieopisane integracje. Agent nie uwzględni tego, czego nie widzi.

Zbyt duże zmiany. Gdy agent dostaje szeroko zakreślone zadanie, potrafi zmienić kilkadziesiąt plików naraz. Duże zmiany trudniej sprawdzić i trudniej wycofać, a właśnie wtedy najłatwiej przeoczyć błąd.

Kod, który wygląda dobrze, ale działa źle. Wynik pracy agenta zwykle jest czysty i spójny. Przez to łatwiej przeoczyć subtelne błędy, na przykład zmienioną regułę zaokrąglania albo brakujące sprawdzenie pustej wartości.

Słabe testy. Jeśli testów brakuje albo sprawdzają niewiele, agent może doprowadzić do tego, że przechodzą, a mimo to zmienić zachowanie, które ma znaczenie dla biznesu. W kodzie legacy to najczęstsza przyczyna błędów, które wychodzą na jaw dopiero po czasie.

Wymykające się spod kontroli koszty. Agenci, którzy przy złożonych zadaniach wykonują wiele iteracji, zużywają sporo mocy obliczeniowej. Bez limitów i pomiaru koszty rosną szybciej niż korzyści.

Zasady, które pozwalają zachować kontrolę

1. Najpierw zabezpiecz kod testami. Zanim agent zacznie zmieniać kod legacy, obecne zachowanie modyfikowanych modułów powinno być utrwalone w testach charakteryzujących. To najważniejszy warunek wstępny. Agent bez wiarygodnych testów działa po omacku.

2. Precyzyjnie opisuj zadania. Dobre zadanie ma jasno określony zakres, wyraźne ograniczenia i kryteria ukończenia: które moduły wolno zmieniać, które interfejsy muszą pozostać bez zmian, które testy muszą przejść. Od jakości opisu w dużej mierze zależy jakość wyniku.

3. Wprowadzaj małe zmiany. Podziel modernizację na niewielkie kroki, z których każdy da się osobno sprawdzić. Ogranicz wielkość pull requestów przygotowywanych przez agentów i zamiast jednej dużej przebudowy stawiaj na serię drobnych zmian.

4. Zostaw ostatnie słowo ludziom. Każda zmiana przygotowana przez agenta przechodzi ten sam proces przeglądu i zatwierdzenia co kod napisany przez człowieka. Osoby sprawdzające powinny wiedzieć, które zmiany pochodzą od agenta, i skupiać się na działaniu kodu, a nie na jego formatowaniu.

5. Ogranicz uprawnienia. Agenci powinni pracować w odizolowanym środowisku i mieć dostęp wyłącznie do tych repozytoriów i zasobów, których rzeczywiście potrzebują. Bezpośredni dostęp do systemów produkcyjnych, danych produkcyjnych czy danych uwierzytelniających nie wchodzi w grę.

6. Zautomatyzuj weryfikację. Build, testy, statyczna analiza kodu i skanowanie bezpieczeństwa powinny uruchamiać się przy każdej zmianie i blokować wszystko, co nie spełnia wymagań. Pipeline oparty na dojrzałych praktykach DevOps i utrzymaniu środowisk chmurowych sprawia, że takie kontrole stają się niezawodnym zabezpieczeniem, a nie czymś, o czym pamięta się w ostatniej chwili.

7. Mierz efekty, a nie ilość kodu. Śledź czas realizacji zmian, odsetek wdrożeń kończących się awarią, czas code review i liczbę poprawek, a obok nich wykorzystanie agentów i ich koszt. Jeśli więcej kodu oznacza więcej awarii, trzeba zmienić sposób pracy, a nie dokładać kolejnych agentów.

Jak zacząć

Najpierw analiza, potem automatyzacja. Nie każda część starszego systemu nadaje się do pracy z agentami. Niektóre moduły mają rozsądną strukturę i są dobrze przetestowane, inne są ściśle ze sobą powiązane, słabo rozumiane i krytyczne dla biznesu. AI Refactoring Assessment pozwala zmapować kod, wskazać miejsca, w których agenci mogą bezpiecznie przyspieszyć pracę, oraz te, które wymagają przeprojektowania przez ludzi, a na koniec przygotować roadmapę modernizacji z ustalonymi priorytetami.

Zacznij od niewielkiego, dobrze zrozumianego zadania. Dobrym pierwszym krokiem jest aktualizacja frameworka w module, który nie jest krytyczny, albo przygotowanie testów dla jednej usługi. Taki pilotaż pokaże, jak agenci radzą sobie z Twoim kodem, ile pracy generują przy code review i ile naprawdę kosztują.

Zbuduj sposób pracy, a nie tylko wybierz narzędzie. Szablony zadań, zasady code review, model uprawnień i wskaźniki są ważniejsze niż wybór konkretnego agenta. Dopiero gdy te elementy na stałe wejdą do codziennej pracy zespołu, tak jak opisujemy to na naszej stronie poświęconej wykorzystaniu AI w pracy zespołów programistycznych, pilotaż zamienia się w powtarzalną praktykę.

Rozszerzaj zakres stopniowo. Obejmuj agentami kolejne moduły dopiero wtedy, gdy wskaźniki potwierdzą, że jakość i stabilność systemu nie spadają.

Jednym z naszych klientów był niemiecki producent oprogramowania przemysłowego z sektora Mittelstand, którego zespół większość czasu poświęcał na utrzymanie starszych modułów, przez co na modernizację niemal nie starczało mocy. Stopniowe wprowadzanie narzędzi AI, uszeregowane według ryzyka i spodziewanych korzyści i połączone z praktycznym przygotowaniem zespołu, pozwoliło odzyskać wyraźną część czasu programistów, skrócić czas realizacji zmian i poprawić przewidywalność wydań. Efekt przyniosły właściwa kolejność działań i konsekwencja, a nie danie agentom wolnej ręki.

Agenci nie zastąpią inżynierskiego osądu

Agenci zmieniają rachunek kosztów modernizacji. Prace, które dotąd były zbyt żmudne lub zbyt drogie, jak aktualizacja zależności w setkach modułów czy objęcie testami zaniedbanego kodu, stają się wykonalne. Odpowiedzialność za zrozumienie systemu, decyzje o tym, co zmienić, i sprawdzenie, czy wszystko nadal działa, wciąż spoczywa jednak na ludziach.

Firmy, które połączą pracę agentów z precyzyjnym opisem zadań, solidnymi testami, małymi krokami i starannym code review, przeprowadzą modernizację szybciej i przy mniejszym ryzyku. Te, które oddadzą agentom stary system i będą liczyć na najlepsze, dostaną więcej kodu i więcej problemów. Jeśli chcesz sprawdzić, gdzie agenci mogą bezpiecznie przyspieszyć modernizację Twoich systemów, porozmawiajmy o tym, jak nasze zespoły odpowiedzialne za rozwój produktów i aplikacji mogą ją z Tobą zaplanować i przeprowadzić. Tę samą dyscyplinę coraz wyraźniej dostrzegają inwestorzy: podczas technicznego due diligence kontrolowane wykorzystanie AI jest odbierane jako oznaka dojrzałości zespołu.