На конференции China AI Agent Conference 2026 генеральный директор Xunsun Intelligence, Сюн Цзибин, представил модель требований, готовую к работе с ИИ, и фабрику программного обеспечения. Эти инструменты позволяют генерировать полноценные системы из естественного языка при помощи многоагентного сотрудничества.
По сравнению с текущими инструментами для кодирования на основе ИИ, которые фокусируются на улучшении агентов для написания кода, Xunsun Intelligence сосредоточилась на более глубокой проблеме: вовлечении ИИ во весь цикл разработки программного обеспечения — от определения требований до создания исполняемой системы, а не только генерации кода.
Компания разработала два ключевых продукта: Моделировщик требований, готовый к ИИ, и Фабрику программного обеспечения, готовую к ИИ. Вместе они формируют автоматизированный процесс, который преобразует расплывчатые требования, изложенные на естественном языке, в готовое к развертыванию программное обеспечение.
Моделировщик требований способен преобразовывать неоднозначные описания на естественном языке в четкие, недвусмысленные модели предметной области, построенные по методологии Domain-Driven Design (DDD). Сюн привел пример из финансовой отрасли: клиент предоставил более 300 документов PRD в различных форматах (PDF-сканы, документы Word, блок-схемы Visio) с непоследовательной структурой, терминологией и детализацией. Традиционный метод требовал участия двух-трех старших инженеров в течение двух месяцев только для понимания этих требований. Моделировщик требований на базе ИИ автоматизировал этот перевод, используя методологию DDD для выявления ограниченных контекстов, сущностей, объектов значения, агрегатов и событий предметной области из входных данных на естественном языке.
Фабрика программного обеспечения берет эти структурированные модели предметной области и разбивает их на задачи разработки, которые выполняются множеством ИИ-агентов параллельно. Архитектура Xunsun не рассматривает одного агента как универсального помощника по кодированию; вместо этого она координирует специализированных агентов для выполнения разных ролей, каждый из которых отвечает за определенный аспект создания системы. Такой подход фабрики решает фундаментальный разрыв в современном кодировании на базе ИИ: хотя ИИ теперь пишет 70-80% кода во многих проектах, общая эффективность разработки ПО не выросла пропорционально, поскольку понимание требований, бизнес-моделирование, проектирование предметной области, декомпозиция задач, оркестрация сотрудничества, тестирование и развертывание по-прежнему занимают большую часть времени и средств проекта.
Сюн подчеркнул, что узким местом является не способность одного агента, а систематическое взаимодействие. Индивидуальные агенты функционируют как рабочие группы, но оркестрация множества агентов в автоматизированную фабрику создает истинный конкурентный барьер. Разработка программного обеспечения по своей сути является проблемой сотрудничества, а не проблемы возможностей. Переход от разработки, управляемой кодом, к разработке, управляемой требованиями, представляет собой смену парадигмы, при которой разработчики описывают необходимый функционал, а ИИ создает всю систему, охватывая анализ требований, проектирование архитектуры, генерацию кода, тестирование и развертывание.
Подход Xunsun Intelligence отражает более широкое признание в отрасли того, что ценность в разработке ПО с помощью ИИ заключается не в ускорении генерации кода, а в устранении разрыва между намерениями человека и выполнением машины на протяжении всего жизненного цикла ПО. Фокусировка компании на методологии DDD в качестве структурного каркаса гарантирует, что код, сгенерированный ИИ, сохраняет архитектурную согласованность и соответствие бизнес-целям, решая проблемы поддерживаемости и масштабируемости, которые ограничивали возможности генерации кода ИИ, не позволяя ей выйти за рамки прототипирования и перейти к корпоративным системам производственного уровня.
Компания Youzu Interactive внедрила агентов искусственного интеллекта в 75% своего персонала, используя Tencent Cloud WorkBuddy. Эта интеграция позволяет преобразовать процесс разработки игр от написания кода до проведения глобального маркетингового анализа.
Youzu Interactive, являющаяся одной из пионерских зарубежных издательских компаний Китая, которая последние 11 лет демонстрирует международный доход, превышающий внутренний, достигла уровня проникновения ИИ-агентов более чем в 75% сотрудников. Технический директор Ван Цзюньшэн описывает эту трансформацию как предоставление каждому сотруднику собственного ИИ-агента, при этом компания покрывает все вычислительные расходы и предоставляет неограниченный доступ к 47 различным моделям.
Путь компании в области ИИ начался в 2023 году с использованием Stable Diffusion для генерации изображений, а в 2024 году — GitHub Copilot для помощи в кодировании. Поворотным моментом стал август 2025 года, когда OpenAI продемонстрировала агента, способного создать продукт объемом в миллион строк с нуля. К началу 2026 года инструменты на основе агентов, включая Tencent Cloud WorkBuddy, были внедрены во всей компании.
В настоящее время ИИ-агенты функционируют в рамках трех ключевых бизнес-сценариев. Первый — это отраслевая аналитика: агенты автоматически собирают информацию из множества источников, проводят анализ настроений с помощью больших языковых моделей и предоставляют структурированные результаты. Youzu разработала бот с функцией мгновенной рассылки, который ежедневно доставляет сотрудникам важные отраслевые обновления, дополненный порталом для сбора информации от сообщества.
Второй сценарий связан с производством рекламных материалов. Поскольку для глобальной игровой компании рекламные материалы являются основным каналом привлечения пользователей, ранее процесс создания креативов был линейным и последовательным: идентификация трендов, написание сценария, создание раскадровки, моделирование, постпродакшн и монтаж. Задержка на любом этапе влияла на весь цикл. Теперь ИИ охватывает большую часть этой цепочки, значительно сокращая время от концепции до первого черновика. Тем не менее, окончательное решение о соответствии региональным особенностям, жанру игры и целевой аудитории по-прежнему требует человеческой экспертизы.
Третий сценарий — это анализ операционных данных. Хотя долгоиграющие игры генерируют непрерывные потоки данных, получение пользовательских метрик традиционно требовало ожидания шаблонов отчетов или согласования времени с аналитиками. Youzu внедрила систему ChatBI, позволяющую бизнес-командам задавать вопросы на естественном языке. Недавно компания упаковала возможности платформы данных в инструменты, которые бизнес-команды могут устанавливать и запускать непосредственно в своих агентах, обеспечивая самообслуживание в анализе данных без вмешательства инженеров.
Youzu завершила трансформацию четырех внутренних систем с помощью ИИ, а еще семь или восемь находятся в процессе. Компания также использует функцию экспертной группы WorkBuddy, которая объединяет специалистов из разных областей в совместные команды. Ван протестировал экспертную группу по созданию контента, которая смогла подготовить полноценное видео по текстовому запросу всего за 20 минут. Согласно финансовому отчету Youzu за 2025 год, доход от зарубежных рынков вырос на 8,06% в годовом исчислении, причем компания связывает часть этого роста с интеграцией технологий ИИ, которая увеличила валовую маржу на 2,46 процентных пункта.
