Влияние AI-агентов на обучение в разработке Очередная интересная статья от Anthropic на горячую тему. Ребята попытались понять, как применение AI-агентов влияет на обучение разработчиков. Эксперимент такой: 52 джуниора решали задачу с использованием незнакомой библиотеки – половина с AI-агентом, половина без. После выполнения задачи участники проходили тест на понимание материала: отладка, чтение кода, написание кода и концептуальное понимание. По скорости группа с AI закончила всего на 2 минуты быстрее, эта разница статистически незначима – то есть выигрыша на этой задаче не было. А вот по тесту разница уже ощутимая: 50% у группы с AI против 67% у контрольной. Разница 17 процентных пунктов. Самый большой разрыв оказался именно в отладке – способности находить и диагностировать ошибки. И это логично: группа без AI сама натыкалась на баги и сама их разруливала, а с AI этот этап просто пропускался. Помимо циферок, ребята записывали сессии и смотрели паттерны поведения. И тут любопытное наблюдение: дело не в самом AI-агенте, а в том, как его используют. Те, кто показал слабые результаты, делегировали агенту почти всё: полная автоматизация с самого начала, постепенное сползание от вопросов к "сделай за меня", или отладка через агента вместо самостоятельного разбора. А у тех, кто показал хорошие результаты, паттерны другие: генерировали код, но потом сами его ревьюили и спрашивали "почему так", просили код сразу с объяснениями и изучали, или вообще задавали только концептуальные вопросы, а код и баги разбирали сами. Отсюда напрашивается гипотеза: AI усиливает продуктивность там, где знания уже есть, но тормозит формирование новых. Ты быстрее закрываешь задачу – но не особо усваиваешь, что было сделано. Считаю здорово, что такие исследования появляются, но ребята сами говорят, что это просто капля в море – ещё очень много белых пятен, которые необходимо исследовать. Но, друзья, от этого и особенно интересно, не так ли? #ai