למה סוכני קידוד AI אינם מוכנים לייצור: מגבלות קריטיות

בעידן שבו סוכני קידוד מבוססי AI מבטיחים מהפכה בפיתוח תוכנה, מציאות הייצור הארגוני מציבה אתגרים קשים. מאמר זה, שנכתב על ידי מהנדסים ותיקים מ-LinkedIn ו-Microsoft, מנתח כשלים מעשיים ומאזן בין ההייפ לבין המציאות הטכנית. ### הבנה מוגבלת של דומיינים ומגבלות שירות סוכני AI מתקשים בתכנון מערכות סקיילביליות בגלל היעדר הקשר ארגוני ספציפי. מאגרי קוד גדולים (מעל 2,500 קבצים) או קבצים גדולים מ-500 KB אינם ניתנים לאינדוקסציה יעילה. בפרויקטים מורכבים, המפתחים חייבים לספק קבצים רלוונטיים ולתאר בדיוק את תהליך הריפקטורינג והבדיקות. ### חוסר מודעות לחומרה ולסביבת עבודה הסוכנים אינם מזהים את סביבת ההפעלה: הם מנסים להריץ פקודות לינוקס על PowerShell, או מפסיקים מוקדם מדי לקרוא תוצאות. זה דורש פיקוח אנושי מתמיד, אחרת הפתרונות חלקיים או שגויים. אין ציפייה להשאיר משימה בסוף שבוע ולהסתמך על תוצאה מוכנה. ### הזיות חוזרות ונשנות הזיות קוד קטנות ניתן לתקן בקלות, אך חוזרות על עצמן באותו שרשור – כמו זיהוי שגוי של תווים מיוחדים בקובץ host.json כתקיפה. הפתרון: התערבות ידנית או התחלת שרשור חדש, מה שמבזבז זמן יקר. ### פרקטיקות קידוד שאינן ברמה ארגונית באבטחה, הסוכנים מעדיפים אימות מבוסס מפתחות על פני פתרונות מודרניים כמו Entra ID. הם משתמשים ב-SDK ישנים (v1 במקום v2), מייצרים קוד מיותר וחוזרים על לוגיקה ללא ריפקטורינג אוטומטי. זה יוצר חוב טכני ארוך טווח. ### הטיה אישורית וצורך בפיקוח מתמיד מודלי LLM נוטים לאשר הנחות משתמש גם אם הן שגויות, מה שפוגע באיכות. בסופו של דבר, מפתחים חייבים "לשמור על התינוק" – לפקח על כל צעד כדי למנוע באגים מרובי-קבצים. למרות זאת, סוכני AI מהפכניים בפרוטוטייפינג ובקוד בסיסי. ההצלחה תלויה בשיפוט הנדסי חזק ובשימוש אסטרטגי. כפי שאמר מנכ"ל GitHub, טומס דוהמקה: "המפתחים המתקדמים עברו מכתיבת קוד לארכיטקטורה ואימות." עבור עסקים ישראליים, זה אומר להשקיע בכלים אלה בזהירות, תוך דגש על אבטחה וסקלביליות.