تطرح Instacart السؤال الاستفزازي: ماذا لو كان معظم العمل الذي يقوم به مهندسوك اليوم يجب أن يتم في الواقع بواسطة الآلات؟
في VB Transform 2026، جادل CTO Anirban Kundu بأن فرق التطوير تستمر في إضاعة وقتها في استنزاف الأعمال المتكررة ذات الحجم الكبير؛ يجب أن يستوعب عملاء الذكاء الاصطناعي هذا حتى يتمكن البشر من التركيز على المشكلات التي تتطلب الحكم والنية والتعامل مع الاستثناءات.
في الواقع، في 97% من الحالات، لم يعد منشئو Instacart يقرأون التعليمات البرمجية بعد الآن.
وقال كوندو: “في الماضي، كان المستوى التكتيكي هو إنشاء الكود”. “في المستوى الأكثر تكتيكيًا من الآن فصاعدا، سيكون السؤال هو: كيف يمكنك التنقل حول نظام الذكاء الاصطناعي لإعطائك ما تريد؟”
الذكاء الاصطناعي لتوليد التعليمات البرمجية والأداء "تقييمات خطيرة جدا"
هذا لا يعني أن البشر لا ينظرون أبدًا إلى الكود؛ يتعامل الوكلاء مع الجزء الأكبر من عملية إنشاء التعليمات البرمجية والنموذج المعياري، خاصة مع المشاريع الأحدث حيث يتم إنشاء التعليمات البرمجية أو إعادة إنشائها على أساس أسبوعي.
قال كوندو: “الفائدة من ذلك هي أننا لم نعد نهتم بالديون التقنية بعد الآن”. “الأشياء غير النشطة يتم حذفها ثم يتم إعادة بنائها، مثلما اعتدنا على بناء كود التجميع أو كود الكائن.”
فلماذا لا 100٪؟ أما نسبة الـ 3% المتبقية فهي موجودة في الأنظمة وسير العمل القديمة والامتثالية والحساسة لزمن الاستجابة، أو مدفوعة بـ “حمولة كبيرة من التعليمات البرمجية” الميتة أو غير النشطة أو نصف النشطة. ولا تزال هذه الحالات بحاجة إلى اهتمام إنساني دقيق.
تعمل Instacart على “تنعيم تلك الأجزاء” ببطء، ومع ذلك، فهي تعمل على تفكيك الأنظمة في مشروع Atoms المسمى على نحو مناسب، ثم إعادة بنائها مرة أخرى في شكل أكثر نظافة وأكثر معيارية. بدأ فريق Kundu باستخدام “المتراصات” ويتحول الآن إلى البنى المبنية على استدعاء الإجراء عن بعد (RPC).
لكن التقييم يظل أحد التحديات الشاملة. لا تكون مراجعات التعليمات البرمجية ذات صلة عندما يقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء تعليمات برمجية – كما أشار كوندو، “ستكون سطور التعليمات البرمجية صحيحة، وسوف يلبي بناء الجملة توقعاتك” – وبالتالي فإن الهدف هو الانتقال إلى “نموذج الهدف”. وهذا يعني تدريب المطورين حتى يتمكنوا من طرح الأسئلة الصحيحة على النماذج المختلفة من منظور النية.
يتم بعد ذلك إجراء التقييمات بشكل مستقل: يتم إجراء ما يقرب من 7000 تقييم تلقائي كل شهر، ويجيب النظام على أكثر من 8000 استفسار للمطورين في الوقت الفعلي بدقة تبلغ حوالي 99.9%.
تحديد "الفواق" ربما غاب عن الحدس البشري
وبالتوافق مع هذا، قامت Instacart ببناء نظام هندسة موثوقية الموقع الوكيل (SRE) الذي تم تدريبه على مدار سنوات من حوادث الشركة وتحليلات الأسباب الجذرية بدلاً من بيانات الفشل العامة. بدلاً من تعليم نموذج كيفية حدوث انقطاعات الإنتاج بشكل نظري، قام الفريق بتغذيته بالطرق المحددة التي تعطلت بها أنظمة Instacart بمرور الوقت، إلى جانب الطرق التي قام بها البشر بتشخيصها وإصلاحها.
ونتيجة لذلك، شهدت الشركة ارتفاعًا في الدقة في اكتشاف مشكلات الإنتاج والتخفيف من آثارها من حوالي 60% إلى أكثر من 90%.
أشار كوندو إلى أحد الأمثلة باستخدام أداة Instacart الداخلية Blueberry. يراقب زميل AI SRE ما يقرب من 200 قناة من قنوات Slack، ويراقب الإشارات، ويبحث عن الأنماط عبر المحادثات والتنبيهات البشرية.
في إحدى الحوادث، تعرضت قاعدة بيانات مدعومة بمجلد EBS إلى “تعطل” لفترة من الوقت. لم يشك الفريق البشري على الفور في وجود مشكلات في قرص AWS وكان “يسارع بشكل واضح” لمعرفة سبب سوء عمل هذه القطعة بالذات.
ولكن بعد حوالي 20 دقيقة، نشرت Blueberry على Slack، مشيرةً إلى نقطة معينة وربطها بنظام يشبه علامة الميزة يسمى "الروليت" التي كانت غير كافية. "من المفترض أن يتم طرحه بهذا الإيقاع، [but] قال كوندو: “لقد كان الأمر أكثر من اللازم”.
اكتشف بلوبيري الأمر وقام الفريق بحل الحادث. وقال كوندو: “هل كان من الممكن أن يكون الإنسان بهذه السرعة؟ أعتقد أن المشكلة هي أن الحدس البشري من شأنه أن يعيقنا قليلاً”.
يميل البشر إلى اتباع الأنماط الافتراضية التي رأيناها من قبل، ثم يلجأون إلى تصحيح الأخطاء؛ أطلق كوندو على هذا اسم “النوع الأول من الدماغ الثاني”. لكن وكيل Instacart SRE هو في الواقع “أكثر شمولاً في قدرته على النظر إلى كل شيء ومن ثم يكون قادرًا على تحديد ما يهم وما لا يهم.”
إعادة تعريف وظيفة المهندس
وبالنظر إلى المستقبل، فإن العمل الأكثر تكتيكية للمهندسين سيكون التنقل في أنظمة الذكاء الاصطناعي: تصميم عمليات التقييم والإشراف عليها؛ وتنسيق العديد من التجارب والميزات المتزامنة؛ إدارة القيود مثل حركة المرور المحدودة في أعلى مسار التحويل للاختبار؛ ومعرفة متى يجب التصعيد؛ تحديد حالات الحافة والأماكن التي قد تنكسر فيها الأشياء.
تتم أيضًا إعادة النظر في الخبرة في المجال في عصر الذكاء الاصطناعي. بدلاً من اختناق التغييرات من خلال فريق “مالك” واحد يلمس الكود، تقوم Instacart بدمج معرفة المجال في التعريفات والمواصفات التي يمكن لأي فريق استخدامها.
قال كوندو: “لقد عشنا في هذا العالم حيث هذه المجموعة أو هذا الفريق الهندسي هو الذي يمكنه لمس الكود وإجراء التعديل”. “نحن نحاول الانتقال إلى عالم حيث يصبح القانون ديمقراطيًا بالكامل عبر المجموعات.”
