Сбер 1 октября описал HG SDLC (Human Guided SDLC) — внутренний оркестратор управляемых процессов разработки поверх ACP-совместимого кодинг-агента. Несколько команд создали систему для собственных задач, чтобы связать подготовку спецификации, написание кода, проверки и решения инженеров в единый отслеживаемый процесс.
Основная проблема, которую решает HG SDLC, возникает на границах этапов разработки. Даже если агент способен подготовить код, тесты и pull request, сотрудники по-прежнему вручную передают ему требования, ограничения проекта и результаты предыдущих шагов. Сбер предлагает хранить состояние процесса, контекст, артефакты и историю переходов в оркестраторе, а не восстанавливать их из отдельных сессий, Git, трекера и базы знаний.
Процесс в HG SDLC задаётся как версионированный циклический граф, называемый сценарием. Он определяет этапы, разрешённые переходы, обязательные проверки и возвраты на доработку; описание хранится в YAML. При запуске задачи система сохраняет снимок графа и отдельно фиксирует шаги, попытки, созданные артефакты и решения людей.
Внутри сценария AI Node запускает агента с инструкциями, контекстом, навыками и субагентами. Command Node отвечает за обычные команды — например, сборку, тесты, линтеры и сканеры. Human Input Gate запрашивает недостающие данные, Human Approval Gate передаёт накопленный результат человеку для принятия или возврата, а Terminal завершает маршрут с заданным исходом.
На примере изменения интерфейса Сбер показывает возможную последовательность: агент изучает требования и кодовую базу, составляет спецификацию, после согласования меняет код и тесты, а командные узлы запускают проверки. Затем инженер оценивает изменения и сопутствующие материалы, после чего результат можно опубликовать в рабочей ветке или оформить как pull request. Для исправлений предусмотрен Rework — возврат на выбранный шаг с уточняющей инструкцией и возможностью восстановить контрольную точку.
Важное ограничение: Сбер не представляет HG SDLC как готовую корпоративную платформу, закрывающую весь жизненный цикл разработки. Компания также отмечает, что универсальный сценарий для любых задач при текущем уровне языковых моделей невозможен; реалистичная цель — проверенный маршрут для конкретного класса работ с политиками организации, CI/CD и обязательными проверками.
Практический контекст: Практическая ценность подхода — в разделении ответственности: агент получает свободу внутри конкретного шага, а порядок переходов и точки человеческого контроля становятся детерминированной частью процесса. Это упрощает аудит и разбор неудачных запусков, но само увеличение числа связанных этапов не доказывает ускорение или повышение качества: для этого нужны отдельные метрики и результаты сравнения, которых в предоставленной части публикации нет.
| Узел | Назначение |
|---|---|
| AI Node | Запускает кодинг-агента с инструкцией, контекстом, навыками и субагентами. |
| Command Node | Выполняет сборку, тесты, линтеры, сканеры и другие shell-команды. |
| Human Input Gate | Запрашивает у человека данные или выбор для продолжения процесса. |
| Human Approval Gate | Передаёт накопленный результат человеку для принятия или возврата. |
| Terminal | Завершает маршрут с заданным исходом. |
Статус и область применения HG SDLC
Система разработана несколькими командами Сбера для собственных задач и служит для проверки модели управляемой агентной разработки. В публикации её не называют готовой платформой для полного PDLC и не сообщают о публичной доступности.
Источники
Дата события: 2026-10-01. Дата первоисточника: 2026-10-01.
