Ограничения AI-агентов при работе с кодовой базой

Почему рабочий результат не всегда означает правильное решение

Традиционно качество работы агента оценивается по результату.

Исправлена ошибка. Реализована функция. Проходят тесты. Проект собирается.

Однако исследование показывает, что такие критерии не всегда отражают качество понимания системы.

В нескольких источниках отдельно подчёркивается, что агент способен получить правильный локальный результат без формирования целостного представления о проекте. Он может найти подходящий шаблон, воспроизвести существующий паттерн или обнаружить нужный участок кода через поиск.

Во всех этих случаях задача может быть успешно завершена.

Но сам факт успешного завершения ещё не позволяет сделать вывод о понимании архитектуры проекта.

Структура системы видна лучше, чем её ограничения

Современные инструменты используют карты репозитория, поиск по символам, анализ зависимостей и другие механизмы навигации.

Эти подходы позволяют достаточно эффективно отвечать на вопросы:

• где находится нужная функциональность;

• какие модули связаны между собой;

• какие зависимости существуют в системе;

• какие файлы затронет изменение.

Однако источники регулярно отмечают ограничение такого подхода.

Структурные связи между компонентами обычно доступны для анализа. Архитектурные причины их существования — значительно реже.

Агент может увидеть зависимость между двумя модулями, но не понимать, почему архитекторы проекта решили организовать систему именно таким образом.

Этот разрыв особенно заметен в случаях, когда ограничения связаны с требованиями предметной области, историческими решениями команды или накопленным опытом эксплуатации системы.

Ограничение №1. Поверхностное использование паттернов

Одной из наиболее часто упоминаемых проблем становится использование похожих примеров без понимания их контекста.

Агент обнаруживает знакомую структуру кода и воспроизводит её в новой задаче.

С точки зрения локального изменения такой подход может быть эффективным.

Но исследование указывает, что архитектурные решения редко существуют сами по себе. Обычно они связаны с ограничениям� системы, которые не всегда представлены в коде.

Поэтому копирование существующего решения не гарантирует его корректности в новом контексте.

Внешне изменение может выглядеть полностью согласованным с проектом, хотя фактически нарушает архитектурный замысел.

Ограничение №2. Неполное понимание зависимостей

Графы зависимостей стали одним из основных инструментов анализа больших кодовых баз.

Они помогают определить связи между пакетами, библиотеками и модулями. Некоторые системы используют такие графы для планирования миграций и последовательности изменений.

Однако исследование отдельно подчёркивает, что технические зависимости не охватывают все виды связей внутри проекта.

Существуют отношения, которые формируются через:

• бизнес-правила;

• процессы компании;

• требования безопасности;

• организационные ограничения;

• договорённости между командами.

Подобные связи редко отражаются в графах зависимостей напрямую.

Поэтому даже корректный анализ структуры системы не гарантирует понимания её поведения.

Ограничение №3. Нарушение проектных соглашений

Ещё одна проблема связана с тем, что многие правила проекта существуют в неявном виде.

Часть соглашений можно восстановить по структуре репозитория. Другие становятся заметны только после длительной работы с системой.

Источники показывают, что для решения этой проблемы всё чаще используются специальные файлы инструкций и памяти: AGENTS.md, CLAUDE.md и аналогичные артефакты.

Их задача заключается в явной фиксации правил проекта.

Однако даже наличие таких файлов не устраняет проблему полностью. Исследование отмечает, что инструкции могут устаревать, становиться неполными или допускать неоднозначную трактовку.

Поэтому агент способен формально соблюдать написанные правила и одновременно принимать решения, которые противоречат архитектурным намерениям команды.

Ограничение №4. Локальная корректность и глобальная несогласованность

Одно из наиболее важных наблюдений исследования заключается в различии между локальной и глобальной корректностью.

Локально изменение может быть полностью оправданным.

Оно проходит тесты, соответствует требованиям задачи и не содержит очевидных ошибок.

Но на уровне системы последствия могут выглядеть иначе:

• появляется новая нежелательная зависимость;

• нарушается разделение ответственности между модулями;

• усложняется сопровождение кода;

• возникают дополнительные точки связности между компонентами.

Подобные изменения не всегда выявляются в рамках локальной проверки.

Именно поэтому часть исследователей предлагает рассматривать понимание репозитория и архитектуры как отдельную способность агента, а не выводить её исключительно из качества итогового патча.

Почему появились дополнительные механизмы контроля

Материалы исследования показывают, что индустрия постепенно движется от идеи «агент сам всё поймёт» к более структурированным подходам.

В различных инструментах повторяется похожая схема:

• инструкции проекта;

• карты репозитория;

• анализ зависимостей;

• поиск по коду;

• проверки соответствия ограничениям;

• тесты и CI-процессы.

При этом проверки рассматриваются не как вспомогательный элемент, а как необходимая часть работы с агентами.

Причина проста: агент может выглядеть компетентным на уровне отдельной задачи и одновременно создавать архитектурные проблемы, которые становятся заметны значительно позже.

Почему проблема остаётся открытой

Исследование не показывает существования универсального решения.

Напротив, многие источники рассматривают архитектурное понимание как одну из наиболее сложных задач современных агентных систем.

Карты репозитория помогают ориентироваться в проекте. Графы зависимостей позволяют понимать структуру системы. Инструкции передают часть накопленных знаний команды.

Но ни один из этих механизмов по отдельности не обеспечивает полного понимания архитектурного контекста.

Поэтому развитие агентных систем всё чаще связано не только с улучшением моделей, но и с созданием дополнительных слоёв знаний, памяти и проверок вокруг них.

Вывод

Материалы 2024–2026 годов показывают, что основные ограничения AI-агентов при работе с кодовой базой связаны не столько с генерацией кода, сколько с пониманием системы, внутри которой этот код существует.

Агент способен успешно решить задачу, пройти тесты и получить правильный локальный результат. Однако этого может оказаться недостаточно для сохранения архитектурной целостности проекта.

Именно поэтому современные подходы всё чаще строятся вокруг сочетания навигации по репозиторию, проектных инструкций, архитектурного контекста и механизмов проверки. Исследование показывает, что сегодня эти элементы рассматриваются как важное дополнение к возможностям самой модели, а не как второстепенная инфраструктура.