Serverul MCP Playwright expune capabilitățile de automatizare ale Playwright printr-o interfață standardizată, permițând agenților AI să navigheze și să testeze aplicații web în timp real. Spre deosebire de automatizarea tradițională cu selectori hardcodați, agenții AI primesc descrieri semantice ale paginii și execută acțiuni. Obiectivul testării se mută spre generare de cod, interacțiune cu agenți și servere MCP și analiza și revizuirea codului generat.

Care este rolul programatorului în noua eră AI și ce ar trebui acesta să facă? Sunt câteva din întrebările panelului nostru de discuții din luna aprilie. Mi-a făcut plăcere să îi avem invitați la panel pe:

• George Todoran - Principal AI Architect @ BMW TechWorks Romania,

• Ioana Barboș - Lead AI Engineer @ RebelDot,

• Tudor Mărghidan - Senior Software @ f2pool.

Recent, un prieten software arhitect îmi spunea că nu a mai scris cod de ceva vreme, și dacă ar trebui să scrie cod, nu ar mai putea fi destul de eficient pentru cerințele proiectului la care lucrează. Este un adevăr prea puțin discutat ceea ce mi-a povestit acest prieten. Trecând peste tot senzaționalul care există în jurul IA-ului, este evident că asistăm la o modificare de paradigmă a programării pe care nici cei mai buni programatori nu o vor mai putea ignora. Clienții știu cât de repede se poate realiza un proiect. Rămân întrebările: Ce vom face? Vom programa în continuare?

Primești un ecran nou. În Figma arată curat: un header, câteva filtre, un tabel și un buton principal. Când începi implementarea, vezi repede că noutatea este doar parțială. Nu compui totul de la zero și nici nu alegi liber fiecare piesă. Ai deja componente în design system, tokenuri care trasează spațierea și ierarhia, comportamente stabilite pentru formulare, reguli de accesibilitate, breakpointuri și convenții de naming. Ecranul este nou, dar terenul nu este.

Integrarea Inteligenței Artificiale (IA) în programare, popularizată masiv de unelte precum GitHub Copilot, a eficientizat generarea de cod. Acest „easy button” integrat direct în mediul de lucru al programatorilor a permis o creștere semnificativă a productivității, dar a adus și provocări, în special în ceea ce privește calitatea și securitatea codului generat. Aici intervine o nouă clasă de agenți IA, specializați nu în a scrie cod, ci în a-l analiza critic înainte de a ajunge în producție.

Publicat în Numărul 166 Citeşte mai mult

Când se vorbește despre IA în dezvoltarea software, discuția începe adesea cu demo-uri impresionante. Introduci un prompt și iese o aplicație funcțională: un joc X și 0, un formular, un API, un dashboard, toate generate aproape instant. Acesta este un progres real.

Publicat în Numărul 166 Citeşte mai mult

În ultimii ani, modelele de limbaj de mari dimensiuni (LLM – Large Language Models) au redefinit modul în care organizațiile procesează date și interacționează cu tehnologia. De la chatboturi conversaționale sau asistenți pentru generare de cod, la sisteme complexe de suport decizional și generare de conținut, LLM-urile au devenit omniprezente în peisajul tehnologic cotidian. Dat fiind faptul că aceste modele necesită o putere de calcul și capacitate de stocare considerabile, tind să fie găzduite în cloud și accesate prin intermediul unor API-uri comerciale, ceea ce ridică întrebări legate de confidențialitate, costuri recurente și control asupra datelor.

În ultimele decenii, munca tehnică a trecut de mai multe ori prin același moment straniu: apare un nou instrument, atrăgător, promițător, dar și imperfect și solicitant din punct de vedere mental. Am trăit senzația aceasta în epoca IDE-urilor, apoi odată cu web search și Stack Overflow, după aceea cu cloud-ul, iar acum cu IA-ul. Privind înapoi, cel mai surprinzător lucru este că valurile anterioare par azi aproape simple. N-au fost simple, dar au devenit normale. Tocmai de aceea merită privit cu mai multă distanță momentul actual al AI-ului: fiecare val a schimbat nu doar instrumentele noastre, ci și ce trebuia să știm noi înșine.

Dezvoltarea software a parcurs mai multe transformări fundamentale de-a lungul anilor. Ceea ce a început ca scriere manuală de cod evoluează, se pare, către orchestrare de sisteme inteligente. Rolul programatorului s-a redefinit constant, generând implicații pentru industrie și economie. Ne aflăm din nou într-un astfel de moment, așa că am decis să experimentăm orchestrarea de agenți. Dar înainte să împărtășim observații despre unde și când orchestrarea poate să aducă valoare, să detaliem puțin contextul istoric.

Publicat în Numărul 166 Citeşte mai mult