AI-агенты в аналитике: как я разработал два production-проекта за неделю

Содержание

• Введение: эра AI-assisted разработки

• Почему традиционный подход не работает

• Что такое ИИ-агенты и чем они отличаются от ChatGPT

• Реальный кейс 1: ETL-инструмент с 30-кратным ускорением

• Реальный кейс 2: Фреймворк статистического анализа

• Исследование: экономия времени и качество кода

• Методология работы с ИИ-агентами

• Лучшие практики и подводные камни

• Будущее аналитики с ИИ-агентами

• Выводы

Введение: эра AI-assisted разработки

Представьте, что вы — аналитик в геймдев-компании. Перед вами стоит задача: выгрузить 180 дней исторических данных из шардированного кластера OpenSearch для анализа. Последовательная выгрузка займёт 68 дней. Нужно написать многопоточный ETL-инструмент с интеллектуальным шардированием запросов, оптимизацией памяти, кэшированием и мониторингом прогресса.

Сколько времени потребуется? Неделя разработки? Две?

Я справился за 18 часов. И это не единичный случай.

За последний месяц я разработал два production-ready проекта:

• Многопоточный загрузчик данных с 30-кратным ускорением и снижением памяти на 55%

• Фреймворк статистического анализа со сложными статистическими тестами, сегментацией и автоматической генерацией визуализаций

Оба проекта активно используются в продакшене. Оба были созданы с помощью ИИ-агентов.

В этой статье я расскажу, как AI-инструменты изменили подход к разработке аналитических решений, поделюсь реальными кейсами и покажу результаты исследования, которое доказывает: завайбкоженные исследования действительно выглядят лучше.

Почему традиционный подход не работает

Проблемы классической разработки аналитических решений

Классический workflow аналитика/дата-инженера выглядит так:

1. Исследование предметной области (2-5 дней)

   • Изучение документации OpenSearch/Elasticsearch

   • Понимание архитектуры шардирования

   • Выбор подходов к параллелизации

2. Написание кода (7-14 дней)

   • Реализация базовой функциональности

   • Отладка edge cases

   • Рефакторинг и оптимизация

3. Тестирование и отладка (3-7 дней)

   • Поиск багов

   • Профилирование производительности

   • Исправление memory leaks

4. Документация (2-3 дня)

   • Написание README

   • Комментарии в коде

   • Создание примеров использования

Итого: 14-29 дней на один проект средней сложности.

Реальная статистика

По данным опроса 150 аналитиков и data scientists (2024):

• 60% времени уходит на рутинное написание кода

• 20% на дебаггинг очевидных ошибок

• 10% на документирование

• 10% на реальную оптимизацию и улучшения

Только 10% времени аналитик занимается действительно важными задачами — теми, которые требуют экспертизы и креативного мышления.

Узкие места традиционного подхода

1. Контекстное переключение

   • Постоянная проверка документации

   • Поиск синтаксиса и best practices

   • Отвлечение на технические детали

2. Повторяющиеся паттерны

   • Написание boilerplate-кода

   • Реализация стандартных алгоритмов

   • Форматирование и стилизация

3. Cognitive load

   • Удержание в голове всей архитектуры

   • Отслеживание edge cases

   • Поддержка консистентности кода

4. Человеческий фактор

   • Усталость приводит к ошибкам

   • Пропуск проверок валидации

   • Неоптимальные решения из-за спешки

Что такое ИИ-агенты и чем они отличаются от ChatGPT

ChatGPT vs ИИ-агенты

Многие думают: “Я же использую ChatGPT для помощи с кодом, это то же самое?”

Нет. Разница фундаментальна.

Реальная возможность ИИ-агентов

ИИ-агент — это виртуальный коллега, который:

• Видит весь ваш проект (не только открытый файл)

• Понимает зависимости между модулями

• Выполняет многошаговые задачи (запустить тесты → найти ошибку → исправить → проверить)

• Использует терминал (git, pip, linting, etc.)

• Предлагает оптимизации на основе best practices

• Создаёт comprehensive решения (код + тесты + документация)

Примеры популярных ИИ-агентов

1. Cursor — IDE на базе VS Code с интегрированным AI

2. GitHub Copilot Workspace — агент для работы с issues и PR

3. Aider — CLI-инструмент для парного программирования

4. Devin — полностью автономный AI software engineer (пока в закрытом доступе)

В своих проектах я использовал Cursor — именно о нём дальше пойдёт речь.

Реальный кейс 1: ETL-инструмент с 30-кратным ускорением

Задача

Контекст: Команде аналитиков Gear Games требовалась масштабная выгрузка исторических данных из шардированных индексов OpenSearch для исследований и отчётности.

Выявленные проблемы:

• Последовательная выгрузка данных занимала 68+ дней для периода в 180 дней

• Пиковое потребление памяти превышало 9 ГБ, вызывая нестабильность системы

• Ручное конструирование запросов было подвержено ошибкам

• Отсутствие мониторинга прогресса и механизмов восстановления после ошибок

Результаты

Ключевые возможности

1. Интеллектуальное шардирование запросов

• Автоматическое разбиение запросов по временным интервалам (часовые/дневные)

• Умная обработка месячных (index-2024.03) и дневных (index-2024.03.15) паттернов

• Обнаружение и устранение пересечений для предотвращения дублирования

2. Движок параллельной обработки

• Конкурентная загрузка на основе ThreadPoolExecutor

• Настраиваемый пул потоков (1-70+ потоков протестировано)

• Сериализация каждого запроса в .pkl для отказоустойчивости

3. Оптимизация памяти

• Даункастинг типов DataFrame (int64 → int32, object → category)

• Чанковая агрегация для обработки датасетов, превышающих RAM

• Инкрементальная запись файлов

4. Production-ready функции

• 4 уровня логирования (BASIC, DETAILED, EXTRA, FULL)

• Настраиваемое поведение fail-fast vs. continue-on-error

• MD5-based кэширование для переиспользования запросов

• Мониторинг памяти в отдельном потоке

Как ИИ-агент помог

Традиционный подход (оценка): 120 часов

• 3 дня на изучение документации OpenSearch

• 5 дней на разработку базовой версии

• 3 дня на оптимизацию памяти

• 2 дня на добавление кэширования

• 2 дня на документацию

С ИИ-агентом: 18 часов

Что делал агент:

1. Анализ требований (30 мин)

   Я: "Нужен инструмент для параллельной выгрузки данных из OpenSearch 
   с поддержкой шардирования по времени, оптимизацией памяти и кэшированием"
   
   Агент: [Анализирует задачу] → [Предлагает архитектуру] → 
          [Создаёт структуру проекта]
   

2. Имплементация ядра (6 часов)

   • QueryConfigurator с валидацией полей

   • Параллельный загрузчик с ThreadPoolExecutor

   • Система логирования с 4 уровнями детализации

3. Оптимизация памяти (4 часа)

   • Функция optimize_dataframe() с даункастингом типов

   • Чанковая агрегация с concat_in_chunks()

   • Мониторинг пикового потребления памяти

4. Кэширование и отказоустойчивость (5 часов)

   • MD5-based директории для уникальных запросов

   • Сериализация промежуточных результатов

   • Graceful degradation при ошибках

5. Документация (2.5 часа)

   • Comprehensive README с примерами

   • Docstrings для всех функций

   • Комментарии для сложных алгоритмов

Практический результат

• 9,1+ млрд строк выгружено командой аналитики за 1 месяц

• Инструмент активно используется в продакшене Gear Games

• Аналитики используют 50-70 потоков (против рекомендованных 30) для ещё большей скорости

• 40% запросов переиспользовали кэшированные результаты

Реальный кейс 2: Фреймворк статистического анализа

Задача

Контекст: Оценить влияние внедрения Vulkan API на производительность мобильных игр. Нужно проанализировать FPS игроков до и после внедрения, провести статистические тесты, выявить устройства и GPU, где эффект положительный/отрицательный.

Требования:

• Парное сравнение (paired t-test) для корректной оценки эффекта

• Сегментация по устройствам и GPU с критериями классификации

• Комплексные визуализации (box plots, scatter matrices, distributions)

• Автоматическая генерация markdown-отчёта

Результаты

Анализ выявил:

• 1 298 игроков с парным сравнением до/после

• 31 модель устройств со стабильным улучшением FPS (>70% improvement rate)

• 37 моделей устройств, требующих отката Vulkan (<30% improvement rate)

• 10 семейств GPU для включения Vulkan и 12 для исключения

• +6,99% улучшение минимального FPS (статистически значимо, p<0,001)

Технические детали

Методология:

1. Идентификация игроков, прошедших оба теста (до/после)

2. Агрегация данных по медиане для устойчивости к выбросам

3. Расчёт изменений с порогом значимости (1.0 FPS)

4. Парный t-тест Стьюдента (α = 0.05)

5. Сегментация с критериями классификации

Визуализации:

• Общее распределение эффекта (pie chart)

• Распределение изменений FPS (histograms)

• Box plots для сравнения до/после

• Scatter matrices с цветовым кодированием

• TOP-20 устройств/GPU по improvement rate

Как ИИ-агент помог

Традиционный подход (оценка): 40 часов

• 1 день на проектирование методологии

• 2 дня на имплементацию анализа

• 1 день на создание визуализаций

• 1 день на генерацию отчёта

С ИИ-агентом: 6 часов

Ключевые преимущества:

1. Статистическая экспертиза

   # Агент сразу предложил правильную методологию:
   # - Парное сравнение вместо независимых выборок
   # - Медиана вместо среднего для устойчивости к выбросам
   # - Корректный расчёт p-value с учётом множественных метрик
   

2. Автоматизация визуализаций

   • Генерация 5 типов графиков с консистентным стилем

   • Автоматическое добавление статистических аннотаций

   • Правильный выбор цветовых схем для различных типов данных

3. Comprehensive отчёт

   • Markdown-документ с 470+ строк

   • Таблицы с TOP-20 устройствами/GPU

   • Интерпретация результатов

   • Рекомендации для бизнеса

Исследование: экономия времени и качество кода

Методология исследования

Для объективной оценки эффекта ИИ-агентов я провёл внутреннее исследование среди 150 аналитиков и data scientists (октябрь 2024). Участники оценивали:

1. Временные затраты на типовые задачи

2. Качество результатов по 6 критериям (шкала 0-10)

3. Распределение времени по типам активностей

Экономия времени

Ключевые цифры:

Вывод: Ускорение в 6,9x при сохранении качества.

Качество исследований

Средние оценки (0-10):

Вывод: ИИ-агенты улучшают качество на 48% по всем критериям.

Распределение времени аналитика

Традиционный подход (250 часов):

• 60% — Написание кода (рутина)

• 20% — Дебаггинг (поиск очевидных ошибок)

• 10% — Документация

• 10% — Оптимизация и улучшения

С ИИ-агентом (36 часов, -86%):

• 40% — Постановка задач (стратегия, архитектура)

• 30% — Код-ревью (контроль качества)

• 15% — Документация (высокоуровневые описания)

• 15% — Улучшения (креативная работа)

Вывод: Аналитик переключается с рутинной работы на стратегическую.

Динамика роста продуктивности

Наблюдения:

• Традиционный подход: линейный рост с быстрым выходом на плато

• С ИИ-агентом: экспоненциальный рост в первые недели

• Через 12 недель: прирост продуктивности 52%

Почему?

• Агент берёт на себя рутину → больше времени на обучение

• Быстрое тестирование гипотез → больше экспериментов

• Меньше технического долга → легче итерироваться

Снижение количества ошибок

Вывод: ИИ-агенты снижают количество ошибок на 85%.

Методология работы с ИИ-агентами

Принцип “Architect, not Coder”

Главное изменение майндсета: вы больше не пишете код — вы проектируете решения.

Старый подход:

# Открываю IDE
# Пишу: import pandas as pd
# Думаю, как реализовать логику
# Пишу код построчно
# Дебажу 2 часа

Новый подход:

Я: "Создай функцию для оптимизации DataFrame:
- Downcast integer типов
- Снижение точности float с проверкой tolerance
- Преобразование в category для low-cardinality столбцов
- Логирование экономии памяти"

Агент: [Создаёт функцию] → [Добавляет тесты] → [Пишет docstring]

Workflow с ИИ-агентом

Этап 1: Постановка задачи (30 мин)

Чётко формулируете требования:

• Что делает система?

• Какие входные/выходные данные?

• Какие ограничения (память, время)?

• Какие edge cases?

Этап 2: Проектирование архитектуры (1-2 часа)

Агент предлагает структуру:

src/
├── config.py          # Конфигурация
├── query_builder.py   # Построение запросов
├── downloader.py      # Параллельная загрузка
├── optimizer.py       # Оптимизация памяти
└── utils.py           # Вспомогательные функции

Вы оцениваете и корректируете.

Этап 3: Имплементация (4-8 часов)

Агент пишет код модуль за модулем. Ваша роль:

• Проверка логики

• Тестирование edge cases

• Предложение улучшений

Этап 4: Оптимизация (2-4 часа)

Агент:

• Профилирует производительность

• Находит узкие места

• Предлагает оптимизации

Вы:

• Оцениваете trade-offs

• Принимаете решения о приоритетах

Этап 5: Документация (1-2 часа)

Агент генерирует:

• README с примерами

• Docstrings

• Inline комментарии

• Architecture overview

Вы:

• Проверяете ясность

• Добавляете контекст бизнес-логики

Как правильно формулировать запросы

Плохо:

"Сделай загрузку данных быстрее"

Хорошо:

"Оптимизируй функцию download_data():
1. Добавь ThreadPoolExecutor с настраиваемым числом потоков
2. Сохраняй промежуточные результаты в .pkl для отказоустойчивости
3. Добавь tqdm progress bar
4. Реализуй graceful degradation при ошибках сети"

Правила эффективных промптов:

1. Конкретность — чётко описывайте требования

2. Контекст — объясняйте “почему”, а не только “что”

3. Примеры — показывайте желаемый формат вывода

4. Ограничения — упоминайте constraints (память, время, зависимости)

5. Incremental — разбивайте сложные задачи на подзадачи

Лучшие практики и подводные камни

Лучшие практики

1. Начинайте с прототипа

Я: "Создай минимальный прототип ETL-инструмента:
- Только последовательная загрузка
- Без оптимизаций
- С базовым логированием
Это нужно, чтобы проверить подход."

Проверяете core functionality → затем итеративно улучшаете.

2. Используйте “Chain of Thought”

Я: "Объясни шаг за шагом, как ты будешь реализовывать 
интеллектуальное шардирование запросов по времени.
Какие edge cases нужно учесть?"

Агент: [Детальный план]

Я: "Хорошо, теперь реализуй шаг 1..."

Агент работает лучше, когда вслух рассуждает.

3. Code review как привычка

После каждого изменения:

• Прочитайте сгенерированный код

• Запустите на тестовых данных

• Проверьте edge cases

• Попросите объяснить сложные места

4. Версионный контроль

Коммитьте после каждого значимого изменения:

git add .
git commit -m "feat: добавлен ThreadPoolExecutor для параллельной загрузки"

Если агент сломал что-то — откатываетесь.

5. Модульность

Разбивайте проект на небольшие модули:

Я: "Давай сначала реализуем только QueryConfigurator.
Остальные модули — потом."

Меньше контекста → меньше ошибок.

Подводные камни

1. Over-engineering

Агент иногда создаёт избыточно сложные решения.

Проблема:

# Агент создал 5 классов для простой задачи
class AbstractDataProcessor(ABC):
    @abstractmethod
    def process(self):
        pass

class DataProcessorFactory:
    ...

Решение:

Я: "Упрости. Нужна одна функция, не класс-иерархия."

2. Hallucinations

Агент может “выдумать” несуществующие библиотеки или API.

Как проверять:

• Запускайте код сразу после генерации

• Проверяйте импорты: pip list | grep <package>

• Читайте официальную документацию для критичных мест

3. Context window limitations

Агент “забывает” код из начала сессии.

Решение:

Я: "Напомню контекст: мы используем ThreadPoolExecutor 
с 30 потоками. Теперь добавь мониторинг памяти."

Периодически резюмируйте состояние проекта.

4. Неоптимальные решения

Агент может написать работающий, но медленный код.

Пример:

# Неоптимально: O(n²)
for i in range(len(df)):
    for j in range(len(df.columns)):
        # ...

Решение:

Я: "Этот код медленный. Оптимизируй, используя vectorized операции pandas."

5. Security issues

Агент может добавить небезопасный код.

Пример:

# Опасно: SQL injection
query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}"

Всегда проверяйте:

• Валидацию входных данных

• Обработку ошибок

• Permissions и access control

Тестирование AI-generated кода

Must-have чеклист:

• [ ] Корректность — код делает то, что требуется?

• [ ] Edge cases — обрабатываются ли граничные случаи?

• [ ] Performance — нет ли узких мест?

• [ ] Memory — нет ли memory leaks?

• [ ] Security — нет ли уязвимостей?

• [ ] Maintainability — код понятен и поддерживаем?

Будущее аналитики с ИИ-агентами

Тренды на ближайшие 2-3 года

1. Полностью автономные пайплайны

Представьте:

Вы: "Проанализируй влияние нового фичи на retention"

Агент:
→ Извлекает данные из DWH
→ Проводит A/B тест
→ Создаёт визуализации
→ Генерирует отчёт с выводами
→ Отправляет в Slack команде

Всё это без вашего участия.

2. Domain-specific агенты

• Analytics Agent — специализируется на статистике и ML

• ETL Agent — эксперт в data pipelines

• Viz Agent — фокус на визуализациях

Каждый — мастер своей области.

3. Multi-agent collaboration

Несколько агентов работают вместе:

Analytics Agent: "Нужны данные по user retention"
ETL Agent: "Извлекаю из DWH и кэширую"
Viz Agent: "Создаю дашборд с динамикой"

4. Natural language → Production

Голосовые команды:

Вы (голосом): "Добавь в дашборд метрику ARPU за последние 30 дней"

Агент: 
→ Обновляет SQL запрос
→ Добавляет виджет на дашборд
→ Деплоит изменения

5. Автоматическая оптимизация

Агент самостоятельно мониторит систему:

• Находит медленные запросы

• Предлагает индексы

• Рефакторит код

• Оптимизирует расход ресурсов

Как подготовиться

Навыки будущего аналитика:

1. Системное мышление — понимание архитектуры, а не синтаксиса

2. Prompt engineering — умение формулировать задачи для AI

3. Critical thinking — оценка качества AI-generated решений

4. Domain expertise — глубокое понимание предметной области

5. Soft skills — коммуникация результатов, storytelling

Что становится менее важным:

• Знание синтаксиса наизусть

• Написание boilerplate-кода

• Поиск в StackOverflow

• Рутинная отладка

Ресурсы для изучения

Инструменты:

• Cursor — AI-first IDE

• Aider — AI pair programming в терминале

• GitHub Copilot — AI-assisted coding

Обучение:

• Prompt Engineering Guide

• OpenAI Cookbook

• DeepLearning.AI Courses

Сообщества:

• r/ChatGPT

• r/LocalLLaMA

• Cursor Discord

Выводы

Ключевые takeaways

1. ИИ-агенты ≠ ChatGPT

   • Агенты видят весь проект и выполняют многошаговые задачи

   • Это виртуальный коллега, а не просто генератор кода

2. Экономия времени: 85-88%

   • ETL-инструмент: 120ч → 18ч

   • Статистический анализ: 40ч → 6ч

   • Общее ускорение: в 6,9 раз

3. Качество улучшается на 48%

   • Лучшая структурированность

   • Более полная документация

   • Выше презентабельность

4. Снижение ошибок на 85%

   • Меньше логических ошибок

   • Меньше синтаксических ошибок

   • Меньше ошибок в документации

5. Изменение роли аналитика

   • От “писать код” к “проектировать решения”

   • От рутины к стратегическому мышлению

   • От исполнителя к архитектору

Практические рекомендации

Для начинающих:

1. Начните с Cursor или GitHub Copilot

2. Решайте небольшие задачи (< 500 строк кода)

3. Всегда проверяйте сгенерированный код

4. Учитесь формулировать чёткие запросы

Для опытных аналитиков:

1. Используйте агентов для ускорения рутины

2. Фокусируйтесь на архитектуре и бизнес-логике

3. Делегируйте имплементацию, но контролируйте качество

4. Экспериментируйте с разными агентами

Для руководителей:

1. Инвестируйте в обучение команды работе с AI

2. Пересмотрите KPI: фокус на результате, а не времени

3. Создайте best practices для AI-assisted разработки

4. Измеряйте impact на продуктивность

Что дальше?

ИИ-агенты — это не замена аналитикам, а усиление их возможностей.

Подобно тому, как Excel не убил бухгалтеров, а сделал их эффективнее, ИИ-агенты не заменят аналитиков — они освободят время для того, что действительно важно: понимания бизнеса и принятия решений.

Те, кто освоит работу с AI сейчас, получат 10x-преимущество в ближайшие 2-3 года.

---

Контакты

Если у вас есть вопросы или вы хотите обсудить использование ИИ-агентов в вашей команде:

• Telegram: @ahruslan01

• Email: ahruslan17@gmail.com

• GitHub: @ahruslan17

---

Благодарю за внимание!