Cognition рассказала, как ИИ-агент Devin взялся за COBOL на мейнфреймах
Редакция XORit · Источники, использование AI и исправления
Cognition опубликовала разбор того, как её ИИ-агент Devin применяют к COBOL. За восемь месяцев несколько компаний из списка Fortune 500 передали агенту проекты на этом языке: документирование миллионов строк кода, перенос пакетных задач и правку логики в сотнях программ.
Спрос объясняется просто: COBOL-специалистов не хватает. По приведённым в публикации оценкам, 47% организаций не могут закрыть вакансии под COBOL, а 92% разработчиков на этом языке планируют выйти на пенсию к 2030 году. При этом 68% проектов модернизации COBOL, по оценке самой компании, заканчиваются неудачей.
Главная техническая сложность в том, что COBOL живёт на мейнфреймах, а агенты работают в Linux-виртуалках и не могут запустить код. Привычный цикл «написать — проверить — поправить» ломается. Плюс в COBOL нет типов и общих схем: данные ходят между программами через копибуки, а одно и то же значение в разных программах может называться по-разному и опознаётся только по позиции в памяти. Ошибка в одном таком месте делает неверными все последующие изменения.
Cognition называет два условия успеха. Первое — агенту нужна полная карта кодовой базы: все цепочки вызовов и связи между программами, чтобы понимать, что означает каждое поле. Второе — восстановленный цикл проверки там, где код нужно исполнять. Если вход и ожидаемый результат известны заранее, Devin воспроизводит логику на современном языке у себя на машине и сверяет вывод, пока результаты не совпадут. Заодно компания описывает playbook-и — наборы инструкций, которые фиксируют ограничения языка и опыт инженеров.
Кому это уже помогло: у одного из крупнейших автопроизводителей Devin перенёс пакетный таможенный процесс на 25 тысяч строк COBOL в функции AWS Lambda, и, по оценке Cognition, миграция дала около 73% экономии затрат. Крупнейший частный банк Латинской Америки Itaú Unibanco менял корпоративный налоговый ID с числового на буквенно-цифровой: в коде нашлось около 20 вариантов одного поля, а работа была закончена на три месяца раньше срока и без ошибок в проде.
Ограничение обозначено честно: транзакционные системы, которые обслуживают пользователей в реальном времени, агентам пока не по силам. Там нет изолированной среды, чтобы безопасно повторить систему, и нет чистых пар «вход — выход» для проверки. Для документирования, пакетных миграций и крупного рефакторинга агенты уже работают; для живых транзакционных систем — пока нет.
Редактор перевода: Салтанов А.
Источник материала: cognition.com ↗