Что такое AI-агенты для программирования: Claude Code, Codex CLI и другие
Grok предупреждает Qwen: даже локальный агент снесёт .git
Материал объясняет, чем AI-агенты для программирования отличаются от обычного автодополнения. Ассистент предлагает код и объяснения, а агент сам изучает структуру проекта, находит связанные файлы и тесты, вносит правки, запускает тесты, линтеры и сборку, разбирает ошибки и отчитывается о результате. Поэтому инструменты выходят из IDE в терминал, где уже живут Git, сборка, тесты и деплой. В тексте упоминаются Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Antigravity CLI, GitHub Copilot CLI и OpenCode, а также история появления Claude Code и Codex CLI. Главная мысль: разработчик должен контролировать права и объём задач агента.
Материал объясняет, что такое AI-агенты для программирования и чем они отличаются от привычного автодополнения кода. Раньше инструменты просто предлагали строку или функцию; теперь агент получает задачу на естественном языке и выполняет её в проекте по шагам. Пример запроса: найти причину неверного сообщения об ошибке при неудачном входе, исправить её, добавить тесты и выполнить их, сообщив результат. Обычно агент сначала изучает структуру проекта, затем ищет связанные файлы и тесты, составляет план правок, меняет код, запускает тесты, линтер и сборку, разбирает причины сбоев и исправляет их, а в конце отчитывается об изменениях и результатах проверки. Ключевое отличие в том, что модель не просто генерирует длинный ответ, а читает и меняет файлы, выполняет команды и продолжает работу. Разница между кодинг-ассистентом и агентом видна по объёму задач. Ассистент предлагает код, автодополнение и объяснения, работает в пределах текущего файла или выделенного фрагмента, файлы ему передаёт сам разработчик, и команды он обычно не запускает. Агент планирует, выполняет и проверяет работу, охватывает несколько файлов и инструментов проекта, сам ищет нужные файлы, может запускать тесты, сборку и команды оболочки, а на выходе отдаёт изменённые файлы, результаты тестов и diff. Плата за это — необходимость контролировать права доступа к файлам, командам и сети. Все решения всё равно остаются за разработчиком: какие файлы менять, какие команды запускать и как трактовать результаты тестов. Почему такие инструменты уходят в CLI? Разработчики и так работают в терминале с Git, менеджерами пакетов, тестами, сборкой, логами, контейнерами и деплоем, и если AI работает в том же месте, меньше копирования кода в веб-чат и обратно. Кроме того, реальное исправление бага редко ограничивается одним открытым файлом: настройки, код сервиса, слой базы данных и тесты связаны между собой, и CLI-агент может пройти по структуре репозитория и найти нужные части. Он также позволяет уложить в одну сессию цикл «правка — тест — повторная правка» и легко связывается со скриптами оболочки, CI, контейнерами, SSH и удалёнными серверами. CLI не всегда лучше IDE. Нужно понимать терминал, Git и результаты тестов, а слишком широкие права могут привести к ошибочным командам или лишним изменениям файлов. Главная ценность CLI-агентов не только в удобстве, но и в том, что разработчик сам управляет объёмом задач и правами на выполнение. Что касается истории: Claude Code компания Anthropic представила в феврале 2025 года вместе с Claude 3.7 Sonnet как ограниченный исследовательский превью. Это терминальный агент, который ищет и читает код, меняет файлы, пишет и запускает тесты, работает с командной строкой и GitHub. Он не был первым: до него существовал открытый Aider — инструмент парного программирования в терминале. Но именно Claude Code широко познакомил разработчиков с агентным CLI от крупной AI-компании. В апреле 2025 года OpenAI выпустила Codex CLI для работы с моделями OpenAI в терминале локальной среды разработки. В статье упоминаются также Gemini CLI, Antigravity CLI, GitHub Copilot CLI и OpenCode.