एक प्रमुख AI इंजीनियरिंग कौशल कोडिंग एजेंटों का उपयोग करना है। उन्हें कोड लिखने और गैर-कोड कार्यों, जैसे डेटा का विश्लेषण करना या सिस्टम संचालन का प्रबंधन करना, दोनों में संचालित करने की आपकी क्षमता आपको बहुत कुछ हासिल करने में सक्षम बनाती है।
कोडिंग एजेंटों के तीव्र विकास का मतलब है कि यह कौशल भी तेज़ी से विकसित हो रहा है - अन्य शीर्ष-स्तरीय AI इंजीनियरिंग कौशलों की तुलना में तेज़। मालिकाना एजेंट (जैसे Claude Code, Codex, और Cursor) और ओपन एजेंट (जैसे OpenCode और Pi) हार्नेस और मॉडल दोनों में सुधार के माध्यम से तेजी से प्रगति कर रहे हैं। इसलिए, कोडिंग एजेंटों का उपयोग करने के तरीके से अपडेट रहने के लिए निरंतर प्रयोग, निर्माण और सीखने की प्रक्रिया की आवश्यकता होती है।
दर्जनों शीर्ष AI इंजीनियरों के साक्षात्कार और अपनी टीम के कोडिंग एजेंटों के उपयोग पर विचार करने के बाद, हमने उनके साथ सॉफ्टवेयर बनाने के लिए एक सुसंगत उच्च-स्तरीय वर्कफ़्लो पाया। मुख्य चरण हैं:
- योजना बनाना। इसमें (i) विचार-मंथन शामिल है, जिसमें शोध, प्रयोग और मौजूदा कोडबेस (यदि कोई हो) को समझना शामिल हो सकता है, और (ii) एक स्पेक लिखना जो आवश्यकताओं, तकनीकी डिज़ाइन और आर्किटेक्चर को कैप्चर करता है, उसके बाद एक निष्पादन योजना तैयार करना। आप प्रमुख मान्यताओं की जांच करने और सुरक्षा, ओवरइंजीनियरिंग और अन्य कमियों की जांच करने के लिए योजना की समीक्षा भी कर सकते हैं।
- निष्पादन, जहां आप एजेंट स्वायत्तता और मानवीय निगरानी के बीच सही संतुलन के साथ निर्माण, परीक्षण और सत्यापन करते हैं। इसमें (i) एजेंट को सॉफ्टवेयर बनाने देना, एजेंट स्वायत्तता के एक कैलिब्रेटेड स्तर के साथ और (ii) स्वचालित और/या मानवीय जांचों के माध्यम से इसके आउटपुट को सत्यापित करना शामिल है।
- परिनियोजन और निगरानी, जिसमें आप (i) परिनियोजित करते हैं, शायद CI/CD पाइपलाइन या अतिरिक्त मानवीय गेट्स के साथ, और (ii) लॉग देखने, समस्याओं को सतह पर लाने और सुधारों का प्रस्ताव और निष्पादन करने के लिए एजेंटों का उपयोग करते हैं।
यह उच्च-स्तरीय वर्कफ़्लो कोडिंग एजेंटों से पहले सॉफ्टवेयर बनाने के लिए आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले वर्कफ़्लो के समान है। अब, हम कोड पर बहुत कम ध्यान केंद्रित करते हैं और इसके बजाय यह तय करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि क्या बनाना है, आर्किटेक्चर डिज़ाइन करना, स्पेक लिखना और आउटपुट सत्यापित करना।
प्रत्येक चरण की अवधि परियोजनाओं के बीच काफी भिन्न हो सकती है, और चरणों को छोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, ग्रीनफील्ड (अर्थात् शुरू से बनाए गए) प्रोटोटाइप के लिए स्पेक को जल्दी से लिखे गए प्रॉम्प्ट में ढीले ढंग से वर्णित किया जा सकता है, जबकि कई उपयोगकर्ताओं वाली ब्राउनफील्ड (पूर्व-मौजूदा) परियोजना के लिए स्पेक को लिखने और सत्यापित करने के लिए बहुत अधिक प्रयास की आवश्यकता हो सकती है। इसके अलावा, वर्कफ़्लो अत्यधिक पुनरावृत्तीय है, और कुशल डेवलपर्स जानते हैं कि जब बाद के चरण से फीडबैक उन्हें पहले के चरण में वापस ले जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि सत्यापन विफल हो जाता है, तो वे जानते हैं कि एजेंट को पुनर्निर्माण और त्रुटियों को ठीक करने के लिए कैसे निर्देशित किया जाए; या यदि निगरानी समस्याओं को उजागर करती है, तो एजेंटों को सिस्टम को अपडेट करने और फिर से तैनात करने का तरीका कैसे बताया जाए।
इस वर्कफ़्लो में कोडिंग एजेंटों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, मुख्य कौशल हैं:
- वर्कफ़्लो का निर्देशन करना
- एजेंट स्वायत्तता को सक्षम करना
- कार्य की समीक्षा करना
- एजेंट और उसके वातावरण को अनुकूलित करना
- कोडिंग एजेंट की नींव
वर्कफ़्लो का निर्देशन करना। आप जानते हैं कि उपरोक्त वर्कफ़्लो के प्रत्येक चरण को कैसे नेविगेट करना है। इसमें यह तय करना शामिल है कि प्रत्येक पर कितना मानवीय और कितना एजेंट प्रयास खर्च करना है और पुनरावृत्ति करने के लिए पहले के चरण में कब वापस जाना है। इसके लिए गति, लागत, तकनीकी जोखिम और मानवीय प्रयास के ट्रेडऑफ़ की गहरी समझ की आवश्यकता होती है, ताकि आप यह तय कर सकें कि शुरू में कितना शोध और योजना बनानी है, महत्वपूर्ण कार्य पर मानवीय स्वामित्व कब बनाए रखना है, आर्किटेक्चर कैसे चुनना है, योजना कलाकृतियों (जैसे स्पेक) के एक सेट में कितना विवरण लिखना है, और कार्य को सत्यापन योग्य चरणों में कैसे विघटित करना है।
एजेंट स्वायत्तता को सक्षम करना। वर्कफ़्लो में चरणों के लिए कोडिंग एजेंट लागू करते समय, आप स्वायत्तता का स्तर चुनते हैं: क्या आप इसे देखते हैं और इंटरैक्टिव रूप से आगे-पीछे जाते हैं या काम का एक बड़ा हिस्सा इसे सौंपते हैं? और आप एक स्पष्ट लक्ष्य कब निर्धारित करते हैं और सफल होने तक इसे लूप करने देते हैं? इसके अतिरिक्त, आपको एजेंट के लिए संदर्भ को सावधानीपूर्वक प्रबंधित करना होगा। जैसे-जैसे निर्माण विभिन्न चरणों से गुजरता है, आप यह कैलिब्रेट करेंगे कि कब सुनिश्चित करना है कि प्रमुख सीख, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया और मान्यताएं - जिसमें वे मान्यताएं शामिल हैं जो निर्माण के बीच में बदल गईं - एजेंट द्वारा डाउनस्ट्रीम उपयोग के लिए कैप्चर की गई हैं। इसके अतिरिक्त, आप तय करेंगे कि कार्य के विघटन पर समानांतर में चलने के लिए कई एजेंटों को कब स्थापित करना है - या तो एक मानव या उच्च-स्तरीय एजेंट द्वारा इन अन्य एजेंटों को ऑर्केस्ट्रेट करके - और समवर्ती एजेंट सत्रों में मानवीय ध्यान का प्रबंधन कैसे करना है। आप यह भी जानते हैं कि एजेंटों को सुरक्षित रूप से कैसे चलाना है, विकास को तेज़ी से आगे बढ़ने देते हुए लीक, डेटा हानि या अन्य क्षति के जोखिम को सीमित करने के लिए उचित रूप से अनुमतियाँ सेट करना और क्रियाओं को गेट करना।
कार्य की समीक्षा करना। कोडिंग एजेंट का आउटपुट अनिश्चित होता है। हम पहले से नहीं जानते कि यह कितने अच्छे विचार लेकर आ सकता है और कितने बग लागू करेगा। आउटपुट की समीक्षा और सत्यापन करना यह सुनिश्चित करने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है कि आप वांछित परिणाम प्राप्त कर रहे हैं और यदि नहीं तो एजेंट को पुनर्निर्देशित करने के लिए। आप कार्य से मेल खाने वाले परीक्षण और सत्यापन डिज़ाइन करेंगे, आवश्यकतानुसार व्यवहारिक और कार्यात्मक दोनों सत्यापन लागू करेंगे। आप उपयोगकर्ता प्रवाह का परीक्षण भी कर सकते हैं, शायद एजेंट को सफलता या विफलता के प्रमाण के रूप में स्क्रीनशॉट प्रदान करने के लिए कह सकते हैं। गुणात्मक/व्यवहारिक मूल्यांकन के लिए, मूल्यांकन सेट, शायद LLM-as-a-judge के साथ, का उपयोग किया जा सकता है।
आपको यह भी तय करना होगा कि इनमें से कितने परीक्षण स्वचालित होने चाहिए। कुछ वर्कफ़्लो में सभी परीक्षण और सत्यापन पूरी तरह से स्वचालित होंगे ताकि एजेंट अपने काम की जांच कर सके और जान सके कि उसने किसी कार्य को पूरा करने में सफलता प्राप्त कर ली है। आपको यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षणों का मूल्यांकन करना होगा कि वे आपके उद्देश्यों के अनुरूप हैं, और यदि नहीं तो आप उन्हें विकसित करेंगे। इसके अतिरिक्त, आप एजेंटिक कोड समीक्षा का उपयोग करते हैं और AI-सक्षम सुरक्षा और आर्किटेक्चर ऑडिट चलाते हैं। जब AI समीक्षा पर्याप्त नहीं होती है, तो आप इस समीक्षा को और स्वचालित करने के तरीके तलाशते हुए, कोड व्यवहार (और कभी-कभी कोड की भी) की मानवीय समीक्षाएं समझदारी से सम्मिलित करते हैं। अंत में, आप परिनियोजन को सत्यापित करते हैं और एजेंटों के साथ निगरानी और घटना प्रबंधन को संचालित कर सकते हैं।
एजेंट और उसके वातावरण को अनुकूलित करना। एजेंट और उसके काम करने वाले वातावरण दोनों को अपडेट करने की आपकी क्षमता आपके एजेंटों को कुशलतापूर्वक आवश्यक संदर्भ प्राप्त करने, उपकरणों तक पहुंचने और सही और कुशलता से निर्माण करने में सक्षम बनाती है। आप जानते हैं कि एजेंट कौशल, प्लगइन्स और MCP सर्वर को कैसे एकीकृत करना है। कभी-कभी आप उन्हें तब हटा देंगे जब वे अब आवश्यक नहीं रह जाते (जैसे जब कोई नया मॉडल किसी पुराने कौशल को अनावश्यक बना देता है)। आप विकास प्रक्रिया के दोहराए जाने वाले भागों को स्वचालित करने के लिए हुक का उपयोग कर सकते हैं, जैसे स्वचालित कोड समीक्षा या CI/CD पाइपलाइनों को ट्रिगर करना। आप उस वातावरण को भी बनाए रख सकते हैं जिसमें एजेंट काम करता है: कोडबेस, प्रमुख आर्किटेक्चरल मान्यताओं, कोड शैली और डेटा एक्सेस पैटर्न के बारे में जानकारी के साथ स्थायी संदर्भ (जैसे AGENTS.md या CLAUDE.md) को अपडेट करना। आप जानते हैं कि कई सत्रों और समानांतर एजेंटों में स्थिति को कैसे संरक्षित करना है, और समय के साथ एजेंट सीखने को कैसे संचित करना है, शायद यह कैप्चर करने के लिए पोस्ट-रन रेट्रोस्पेक्टिव चलाकर कि क्या काम किया और क्या नहीं। आप यह भी जानते हैं कि अपने कोडबेस को एजेंट के लिए नेविगेबल बनाने के लिए सुसंगत परंपराएं और संरचना कैसे स्थापित करें, और समय-समय पर एजेंट-जनित ऋण को कैसे साफ करें। जब आप एक टीम में काम करते हैं, तो आप विभिन्न डेवलपर्स के एजेंटों में संदर्भ को समन्वयित करने के तरीके पर विचार करते हैं।
कोडिंग एजेंट की नींव। अंत में, पूरे समय अच्छे निर्णय लेने के लिए, आपको इस बात की अच्छी समझ है कि कोडिंग एजेंट कैसे काम करते हैं: वे कोडबेस खोज/पुनर्प्राप्ति कैसे करते हैं, वे अपने संदर्भ विंडो का प्रबंधन कैसे करते हैं, विभिन्न ऑपरेशन (जैसे टूल कॉल, MCP सर्वर आदि जोड़ना) संदर्भ को कैसे प्रभावित करते हैं, एजेंट और उप-एजेंट कैसे इंटरैक्ट करते हैं, और LLM के चारों ओर हार्नेस लपेटकर एजेंट कैसे बनाया जाता है। यह एजेंट को कम ब्लैक बॉक्स बनाता है और विफलता मोड को पहचानने में मदद करता है, जैसे एक सरल समाधान को ओवरइंजीनियर करना, एजेंट में स्पष्ट सत्यापन प्रक्रिया की कमी के कारण कठोरता खोना, लक्ष्य से पहले रुक जाना, या एजेंट क्रियाएं जो फ़ाइलों या उत्पादन डेटा के विनाश का जोखिम उठाती हैं। यह एजेंट की स्थिति के बारे में तर्क करने और सही नुस्खा या संदर्भ देकर इसे निर्देशित करने में भी मदद करता है। और एक रन की निगरानी करते समय, यह समझ आपको बेहतर ढंग से पहचानने में सक्षम बनाती है कि एजेंट कब पटरी से उतरता है और आपके हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है।
मुझे लगता है कि सोशल मीडिया अक्सर कोडिंग एजेंटों का उपयोग करने के तरीके का अति-सरलीकृत विवरण देता है। उदाहरण के लिए, कभी-कभी एजेंटों को घंटों स्वायत्त रूप से चलाना और लाखों या करोड़ों टोकन जलाना उपयोगी होता है। लेकिन वर्तमान में बहुत लंबी अवधि के कार्यों की व्यावहारिक उपयोगिता - विशेष रूप से उनकी लागत के सापेक्ष - को वास्तविकता से परे बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया है। इसके बजाय, अधिकांश प्रभावी कोडिंग एजेंट उपयोग एक जटिल, अत्यधिक पुनरावृत्तीय प्रक्रिया है, और उच्च-कौशल निर्णय के साथ हस्तक्षेप करने में सक्षम होना बहुत बेहतर परिणाम देता है।
कोडिंग एजेंटों का उपयोग करने का आपका कौशल आपको एक प्रभावी निर्माता बनाएगा। यह आपको समग्र निर्माण को निर्देशित करने के लिए भी तैयार करता है। मैं इस बारे में भविष्य के एक लेख में और अधिक कहूंगा।
