AI агенти vs людська взаємодія: швидкість виконання завдань залежно від інтерфейсу взаємодії

💡 Усі статті, обговорення, новини про DevOps — в одному місці. Приєднуйтесь до DevOps спільноти!

Друзі, симуляція інциденту, наближеного до продакшн-сценарію, продемонструвала значну різницю у швидкості виконання завдань залежно від інтерфейсу взаємодії:

• Людська взаємодія (чат з колегами) — 37 хвилин

• Cursor (текстовий чат з агентом) — 6.15 хвилин

• VoiceOps (голосова взаємодія з агентом) — 22 хвилини

(Використав набір промтів (prompts), що і в спілкуванні в чаті з колегами)

Cursor агент з MCP серверами (~50 інструментів):

• kubernetes-mcp-server — управління ресурсами Kubernetes
• flux operator — управління ресурсами Flux
• github — інструменти source control
• ed210 — інструменти реліз контролера

Людський фактор

Людський фактор вносить значні затримки у процес, однак поки що залишається найбільш гнучким та надійним джерелом контексту, експертизи та прийняття рішень у випадках, коли AI агент стикається з неоднозначністю або нестачею даних.

Cursor-агент у текстовому режимі

Cursor-агент у текстовому режимі — найефективніший інтерфейс у контексті швидкості, що демонструє ~6x перевагу над звичайною «людською» співпрацею.

VoiceOps-підхід також ефективніший за людське спілкування, однак вимагає більше часу, ніж текстовий агент, через природні затримки в голосовій комунікації (прослуховування, уточнення, підтвердження).

Таким чином, поєднання агентів (MCP, Cursor, VoiceOps etc) з людською експертизою поки забезпечує оптимальний баланс між швидкістю реакції та якістю прийнятих рішень. Актуальним напрямком для подальшого розвитку інцидент-менеджменту в cучасних умовах, бачу покращення роботи інструментів (MCP tools) та автоматизацію процесу Code Review з мінімальним залученням людини.