Od kopilotów AI do rojów agentów: jak AMD na nowo wymyśla proces tworzenia oprogramowania

Cicha zmiana paradygmatu w tworzeniu oprogramowania

Tworzenie oprogramowania przechodzi właśnie jedną z najgłębszych transformacji w swojej historii – a większość firm nie uświadomiła sobie jeszcze pełnego wymiaru tej zmiany. To, co jeszcze kilka lat temu uchodziło za użyteczne uzupełnienie – mianowicie wspierane przez AI sugestie kodu generowane przez tzw. kopilotów – błyskawicznie rozwija się w fundamentalnie nowy paradygmat: skoordynowane wykorzystanie rojów autonomicznych agentów AI, które nie wspierają już pojedynczych etapów wytwarzania, lecz samodzielnie orkiestrują cały Software Development Lifecycle (SDLC).

AMD, jeden z wiodących na świecie koncernów półprzewodnikowych, nie tylko obserwował tę zmianę, ale aktywnie ją napędzał – dostarczając tym samym danych, które są wysoce istotne dla firm każdej wielkości. Postęp jest godny uwagi: pierwotnie AMD wyznaczyło sobie cel osiągnięcia 25-procentowego wzrostu produktywności dzięki zastosowaniu AI w ciągu dwóch do trzech lat. Cel ten został już przekroczony. Zmierzony wzrost produktywności na poziomie 30 procent oraz stale rosnący udział kodu generowanego przez AI pokazują, że rzeczywisty wpływ Agentic AI przerósł pierwotne prognozy.

Od wskaźnika do strategicznego komunikatu

AMD śledzi przy tym szczególnie wymowną metrykę: udział kodu źródłowego generowanego przez AI, który przechodzi wszystkie przeglądy i testy i faktycznie trafia do finalnego produktu. Na początku 2025 roku przekroczono próg 20 procent, a obecny cel wynosi 50 procent całej bazy kodu. W poszczególnych komponentach oprogramowania udział kodu generowanego przez AI sięga już ponad 80 procent.

Te liczby to nie marketing. Opisują strukturalną zmianę w sposobie, w jaki powstaje oprogramowanie. Dr. Maik Bunzel, założyciel i dyrektor zarządzający mabucon.eu, zwraca w tym kontekście uwagę na obserwację widoczną również poza branżą software'ową: „Kluczowe pytanie brzmi już nie: czy integrować AI z procesami, lecz: w jakim tempie i z jaką architekturą to robić. Kto dziś stawia wyłącznie na reaktywne rozwiązania typu Copilot, jutro może znaleźć się w strukturalnym ogonie."

Agentic AI w działaniu: dzisiejszy SDLC

AMD zintegrowało już agentów AI we wszystkie kluczowe fazy Software Development Lifecycle. Zamiast asystować ludziom przy pojedynczych zadaniach, wyspecjalizowani agenci przejmują dziś całe łańcuchy procesów:

• Analiza i triage: Agenci analizują zgłoszenia problemów, grupują podobne zapytania i identyfikują, które fragmenty kodu prawdopodobnie wymagają modyfikacji.
• Debugowanie i generowanie kodu: Agenci samodzielnie analizują raporty o błędach i wdrażają wymagane zmiany w kodzie.
• Automatyzacja testów: Agenci generują testy jednostkowe i – w przypadku powodzenia – identyfikują niezbędne testy integracyjne oraz produktowe.
• Przegląd i przygotowanie wydania: Agenci tworzą podsumowania architektury, dokumentację przeglądów kodu oraz kompletne wyniki testów do ostatecznego zatwierdzenia przez ludzkich programistów.

Konkretny przykład z praktyki: AMD Radeon Software eXperience (RSX), interfejs użytkownika do konfiguracji sterowników graficznych, został włączony do programu debugowania wspieranego przez AI w październiku 2025 roku. Na początku agenci AI rozwiązywali automatycznie jedynie 6 procent zgłoszonych problemów. Dzięki ciągłemu uczeniu się, analizie błędów i iteracyjnej optymalizacji wartość ta wzrosła do imponujących 75 procent w czerwcu 2026 roku. Ta krzywa rozwoju ilustruje rzeczywisty potencjał Agentic AI: nie jednorazową wydajność w momencie wdrożenia, lecz zdolność uczenia się i skalowalność w czasie.

Następny krok: kolaboracyjne roje agentów

Aktualna generacja agentów AI ma jedno fundamentalne ograniczenie: zostały wytrenowane do naśladowania ludzkich sposobów myślenia i podejść do rozwiązywania problemów. Inżynierowie uczą agentów, jak sami podeszliby do danego problemu – tworząc w ten sposób cyfrowe odwzorowania własnego sposobu działania. To ogromny postęp, ale nadal pozostaje myśleniem w ludzkich schematach.

„Następna transformacja nastąpi wtedy, gdy kolaboracyjne roje agentów AI będą mogły samodzielnie identyfikować i opracowywać rozwiązania – kierowane przez ludzi w zakresie celu, lecz już nieograniczane przez ludzkie założenia dotyczące drogi do niego." – perspektywa AMD z raportu IEEE Spectrum

Model, który AMD opisuje dla kolejnego etapu ewolucji, działa w sposób zasadniczo odmienny: inżynierowie definiują problem, pożądany wynik oraz istotne parametry jakości, wydajności i systemu. Rój agentów AI pracuje następnie równolegle nad generowaniem, oceną i udoskonalaniem wielu podejść do rozwiązania. Walidacja, pomiar wydajności oraz porównywanie alternatywnych implementacji z określonymi kryteriami sukcesu odbywają się automatycznie. Na końcu agenci przygotowują dla człowieka priorytetyzowane opcje rozwiązań wraz z pełną dokumentacją do zatwierdzenia.

Kluczowe jest również zagadnienie ciągłego uczenia się. Dziś doskonalenie odbywa się jeszcze w dużej mierze na poziomie indywidualnym: inżynier przegląda wynik, dopracowuje prompt, powtarza proces. W modelu rojowym agenci muszą uczyć się od siebie nawzajem, ponownie wykorzystywać skuteczne strategie w różnych projektach i zespołach oraz doskonalić się w sposób kolaboracyjny.

Co to oznacza dla firm spoza branży technologicznej

Błędem byłoby postrzeganie rozwoju u AMD jako izolowanego zjawiska charakterystycznego wyłącznie dla przemysłu półprzewodnikowego. Zasady leżące u podstaw Agentic AI i skoordynowanych rojów agentów można zastosować w niemal każdym złożonym procesie biznesowym – od zapewnienia jakości w produkcji, przez obsługę zapytań klientów, aż po koordynację łańcuchów dostaw.

Dr. Maik Bunzel, założyciel i dyrektor zarządzający mabucon.eu, dostrzega w tym rozwoju wyraźną implikację strategiczną dla średnich przedsiębiorstw: „Jesteśmy świadkami przejścia od AI jako narzędzia do AI jako architektury procesów. Firmy, które już teraz zaczną strukturyzować swoje procesy pod kątem autonomicznych agentów – czyli definiować jasne cele, mierzalne kryteria jakości i ludzkie punkty kontrolne – zyskają znaczącą przewagę."

Kluczowe elementy składowe tego przejścia mają przy tym charakter mniej techniczny niż organizacyjny:

• Definiować metryki: Jakie rezultaty agentów AI można obiektywnie mierzyć? Tylko to, co jest mierzone, może być systematycznie udoskonalane.
• Dekonstruować procesy: Które kroki w istniejącym workflow podlegają jasnym regułom i są tym samym dostępne dla agentów? Które wymagają prawdziwego, kontekstualnego osądu?
• Zakotwiczać punkty kontroli człowieka: Agentic AI działa najlepiej w modelu człowiek-maszyna, w którym agenci przygotowują opcje, a ludzie ponoszą ostateczną odpowiedzialność.
• Wbudowywać pętle uczenia się: Systemy, które uczą się na błędach i potrafią przenosić strategie między projektami, ujawniają swój pełny potencjał dopiero z upływem czasu.

Perspektywy: Koniec reaktywnego wykorzystania AI

Rozwój, który opisuje AMD, nie jest odległym scenariuszem przyszłości – dzieje się dziś, w systemach produkcyjnych z mierzalnymi wynikami. To, co się zmienia, to nie tylko efektywność poszczególnych działań, lecz logika całych workflow. Roje agentów AI nie będą już osadzane w istniejących procesach, lecz będą definiować nowe architektury procesów.

Dla przedsiębiorstw oznacza to: pytanie nie brzmi już, czy chcą wdrożyć AI, lecz jak szybko są gotowe gruntownie przemyśleć własną logikę procesów. Przewaga konkurencyjna kolejnych lat nie powstanie przez samo stosowanie narzędzi AI, lecz przez zdolność do tworzenia struktur przyjaznych agentom – z jasnymi celami, zdefiniowanymi parametrami jakości i ludzką kontrolą tam, gdzie jest ona naprawdę potrzebna.

AMD pokazało, że ta transformacja jest nie tylko możliwa, ale i mierzalna. Siedemdziesięciopięcioprocentowy wskaźnik automatyzacji w debugowaniu RSX był rok temu nie do pomyślenia. To, co będzie osiągalne w ciągu kolejnych dwunastu miesięcy, zależy od tego, jak konsekwentnie przedsiębiorstwa wyznaczą dziś właściwy kierunek.