Студент в течение четырех месяцев разрабатывал проект с помощью AI-агентов, что привело к многократному переписыванию ядра системы. В процессе работы были исчерпаны все доступные бесплатные лимиты токенов, а скорость генерации кода агентом (более 1000 строк каждые 30 минут) привела к потере контроля над логикой приложения.
Автор протестировал ряд агентских сред, включая Codex, Claude Code, Vibe, Gemini-cli, Qwen Coder, Zcode, Hermes, Goose и Manus. Инструменты различаются уровнем интеграции, поддержкой моделей и стабильностью виртуальных сред. Например, Manus использует изолированные контейнеры для работы агента, в то время как другие решения предлагают более упрощенный интерфейс.
В качестве основного инструмента разработчик выбрал Pi. Платформа отличается модульной архитектурой, позволяющей настраивать конфигурацию агента под конкретные задачи. Базовый функционал Pi включает четыре инструмента: запись, чтение, редактирование и bash, а также поддержку интеграции с различными провайдерами моделей.
Изначально проект создавался как учебное задание по разработке агента для работы с базой данных студентов и поиском по документам. После ухода соавтора разработчик продолжил проект самостоятельно для пополнения портфолио, изучая возможности автономных систем программирования и их влияние на процесс создания кода.
