Block автоматизирует 15% кода с помощью ИИ-агента Builderbot
Блокчейн-компания Block, возглавляемая Джеком Дорси, сделала решительный шаг в сторону автоматизации разработки — внедрив ИИ-инструмент Builderbot. Система уже генерирует около 15% всего программного кода компании, и это только начало.
Builderbot — это оркестратор ИИ-агентов, интегрированный непосредственно в Slack. Разработчик просто отмечает бота в чате и описывает задачу. В ответ система самостоятельно ищет ошибки, предлагает исправления или создает новые функции. Ключевое отличие от стандартных помощников — доступ ко всей кодовой базе Block. Это означает, что инженер из команды Cash App может вносить изменения в сервисы Square, с которыми он ранее не работал. Бот автоматически берет задачи из Jira, создает ветки в репозитории, пишет код и оформляет Pull Request.
Масштаб впечатляет: Builderbot выполняет более 200 000 операций в день, а еженедельно закрывает около 1500 запросов на слияние кода. Как отметил глава отдела ИИ-возможностей Block Брэд Аксен: «То, что раньше занимало месяцы, теперь занимает дни. Бот берет на себя рутину и настройку среды, позволяя инженерам сосредоточиться на решении сложных задач».
Важно подчеркнуть, что инструмент работает исключительно с исходным кодом и конфигурациями систем. Доступа к данным клиентов или платежной информации у него нет. С технической точки зрения, Builderbot построен на базе goose — фреймворка с открытым исходным кодом, переданного организацией Agentic AI Foundation. Кроме того, Block сотрудничала с Anthropic над созданием протокола Model Context Protocol (MCP).
Экспертная оценка: Block демонстрирует, как ИИ может трансформировать не только пользовательские сервисы, но и внутренние инженерные процессы. Учитывая, что компания уже генерирует 15% кода через ИИ, это не просто эксперимент, а стратегический сдвиг. Если тренд на «нативные» ИИ-процессы подтвердится, мы увидим кардинальное ускорение разработки в крипто- и финтех-секторах. Однако ключевой вопрос — как это повлияет на занятость младших разработчиков и качество кода в долгосрочной перспективе.