AWS Kiro улучшает написание кода с помощью CLI и тестирования

Несмотря на появление новых методов, предприятия продолжают обращаться к автономным агентам программирования и платформам генерации кода. Конкуренция между технологическими компаниями за то, чтобы разработчики оставались на их платформах, также накалилась.

В AWS считают, что их продукт Kiro и новые функции для обеспечения соответствия поведению создают серьезное преимущество на все более перенасыщенном рынке агентов программирования. 

Kiro, впервые представленный в июле в рамках публичного предварительного просмотра, теперь доступен широкой аудитории с новыми функциями, включая тестирование на основе свойств для проверки поведения и поддержку интерфейса командной строки (CLI) для создания пользовательских агентов. Kiro — это инструмент для агентного программирования со своей собственной средой разработки (IDE), помогающий создавать агенты и приложения от прототипа до промышленной эксплуатации.

Дипак Сингх (Deepak Singh), вице-президент AWS по агентам и инструментам для разработчиков, рассказал VentureBeat, что Kiro «сохраняет удовольствие» от программирования, привнося в него структуру.

«Я бы сказал так: Kiro позволяет вам общаться с вашим агентом и работать с ним для создания программного обеспечения точно так же, как вы делали бы это с любым другим агентом, — отметил Сингх. — Но при этом Kiro внедряет структурированный подход к написанию такого ПО, который мы называем разработкой на основе спецификаций. Он превращает ваши идеи в спецификации, способные выдержать испытание временем. В результате получается более надежный и поддерживаемый код».

В дополнение к новым функциям AWS предлагает стартапам в большинстве стран бесплатные кредиты на один год для Kiro Pro+ и расширенный доступ к тарифу Teams. 

Встроенные проверка соответствия поведению и контрольные точки

Одной из новых функций Kiro стали тестирование на основе свойств и создание контрольных точек (checkpointing). 

Проблема, с которой сталкиваются некоторые предприятия при использовании сгенерированного ИИ кода, заключается в том, что порой бывает трудно оценить его точность и то, насколько точно агенты следуют своему первоначальному назначению. В блоге AWS отмечается, что «тот, кто пишет тесты (будь то человек или ИИ), ограничен собственными предвзятостями — ему приходится продумывать все различные конкретные сценарии для проверки кода, из-за чего он упускает краевые случаи, о которых не подумал. ИИ-модели часто «хитрят», изменяя тесты вместо исправления кода».

«Суть тестирования на основе свойств заключается в том, что оно берет спецификацию, определяет свойства, которыми должен обладать ваш код, и автоматически создает потенциально сотни тестовых сценариев для проверки того, что ваш код действительно выполняет задуманное в соответствии со спецификацией», — пояснил Сингх. 

Сингх добавил, что организации могут загружать свои спецификации, и агент Kiro сможет начать выявлять упущения еще до начала процесса проверки кода. 

Тестирование на основе свойств сопоставляет указанное поведение (ваши инструкции) с тем, что делает код. Kiro помогает пользователям составлять спецификации в формате EARS. Например, если компания создает приложение для продажи автомобилей, спецификация будет выглядеть так:

«Для любого пользователя и любого списка автомобилей: КОГДА пользователь добавляет автомобиль в избранное, СИСТЕМА ДОЛЖНА отображать этот автомобиль в списке избранного». Затем PBT автоматически тестирует это: пользователь А добавляет автомобиль № 1, пользователь Б добавляет автомобиль № 500, пользователь В добавляет несколько автомобилей, пользователи с символами специального назначения в именах, автомобили с различными статусами (новый, б/у, сертифицированный) и еще сотни других комбинаций, выявляя граничные случаи и проверяя, соответствует ли реализация вашему замыслу».

В отличие от традиционной спецификации модульного теста, которая гласит: если пользователь добавляет автомобиль № 5 в избранное, он появится в его списке.

Затем Kiro выявляет примеры нарушения кода спецификациям и представляет их пользователю. 

Кроме того, в Kiro появилась возможность создания контрольных точек, позволяющая разработчикам вернуться к предыдущему изменению в случае возникновения проблем. 

Программирование через CLI

Второй крупной новой функцией стал Kiro CLI, который переносит агент программирования Kiro непосредственно в интерфейс командной строки разработчика.

В AWS сообщили, что Kiro CLI использует некоторые функциональные возможности Q Developer CLI — своего встроенного ассистента программирования, выпущенного в октябре 2024 года, — чтобы предоставить пользователям доступ к агенту из командной строки. 

Это также позволяет разработчикам создавать собственные настраиваемые агенты — например, бэкенд-специалиста, фронтенд-агента и DevOps-агента, адаптированные под кодовую базу конкретной организации.

По словам Сингха, у каждого разработчика свой уникальный рабочий процесс, поэтому провайдерам агентов программирования, таким как AWS, важно быть там, где находятся их пользователи. Kiro CLI позволяет пользователям:

• оставаться в терминале без необходимости переключения контекста;

• структурировать рабочие процессы ИИ с помощью настраиваемых агентов;

• использовать единую настройку для двух сред, так как серверы MCP и другие инструменты работают как в версии Kiro для IDE, так и в CLI;

• быстро автоматизировать форматирование кода или управление логами с помощью автоматизированных команд.

Конкуренция среди агентов программирования

Тем не менее Kiro — лишь одна из множества платформ агентов программирования, которые появляются на рынке и борются за внимание корпоративных клиентов. 

От GPT-Codex компании OpenAI, объединяющего ассистента Codex со средами IDE, CLI и другими рабочими процессами, до Gemini CLI от Google — очевидно, что все больше разработчиков требуют удобного доступа к агентам программирования непосредственно на своих рабочих местах. 

Предприятия также предъявляют к агентам программирования все более высокие требования. Например, компания Anthropic сделала свою платформу Claude Code доступной в веб и на мобильных устройствах. Некоторые платформы также позволяют пользователям самостоятельно выбирать модель для написания кода. 

Сингх отметил, что Kiro не полагается исключительно на одну большую языковую модель (LLM), а направляет задачи к наиболее подходящей для данной работы модели, включая собственные модели AWS. На момент запуска в июле Kiro базировалась на Claude Sonnet 3.7 и 4.0. Текущая итерация использует Claude Sonnet 4.5 и Haiku 4.5. Известные бренды, такие как Monday.com, отметили значительные преимущества программирования с поддержкой ИИ, демонстрируя, что предприятия, судя по всему, продолжат использовать эти платформы в будущем. 

«Мы видим, что ментальная модель разработчиков меняется, но дело не только в повышении эффективности — меняется и то, как они организуют свою работу теперь», — заключил Сингх.