Наиболее распространенным подходом к написанию кода остается использование ИИ-ассистентов, так ответили 46% участников исследования. Еще 15% респондентов сообщили, что пишут код вручную. При этом самыми популярными ИИ-ассистентами среди разработчиков стали Claude Code (60%), ChatGPT (57%), DeepSeek (32%), Gemini (31%).

Вместе с тем, специалисты видят потребность в российских AI-native-инструментах для разработки, которые предоставляли бы возможности зарубежных решений в закрытом контуре. Необходимость такого инструмента отметили 56% участников исследования. При этом 55% пользователей агентных систем готовы выбрать российское решение, которое по возможностям не уступает зарубежным платформам в закрытом контуре.

Одним из наиболее заметных направлений применения агентных систем стало расширение их роли за пределы написания кода. Генерацию и запуск тестов агентам доверяют 76% респондентов, использующих такие инструменты, а подготовку документации — 74%. Более половины участников этой группы (61%) применяют агентов для деплоя и настройки инфраструктуры

Исследование также показывает, что агентные системы используются регулярно. Среди ответивших на вопрос о частоте их применения для рабочих задач, не связанных непосредственно с написанием кода, 78% сообщили, что используют агентов ежедневно. Еще 11% делают это несколько раз в неделю.

При этом практики работы с агентами не ограничиваются готовыми решениями: разработчики адаптируют инструменты и под свои задачи. Среди респондентов, ответивших на вопрос об используемых агентных системах, по 39% назвали такие платформы для создания собственных агентов, как OpenClaw и Hermes, 14% — ZeroClaw/NanoСlaw. Почти половина участников этой группы (48%) отметили, что используют инструментарии OpenCode, Cline, Cursor, Claude Code, а также собственные разработки и самостоятельно настроенные связки инструментов, в том числе оркестрацию внутри Codex. Такой подход позволяет программистам настраивать последовательность действий ИИ и включать агентные системы в существующие рабочие процессы.

"Мы видим, что практика применения ИИ сегодня развивается вместе с потребностями команд: происходит переход от точечного использования к более комплексной модели работы, в которой разработчик делегирует интеллектуальным инструментам не отдельные операции, а целую последовательность задач. Следующий этап развития ИИ в разработке — интеграция таких инструментов в корпоративную среду, где наряду с функциональностью имеют значение безопасность, управляемость и возможность работы в закрытом контуре", — отметил Сергей Полиненко, продуктовый лидер платформы "Сфера", ИТ-холдинг Т1.

*Опрос проводился в период с 21 по 30 сентября 2026 года через 9 Telegram-каналов с совокупной аудиторией более 410 тыс. человек: DevOps community for love, XOR, "Бэкдор", "Датаис", "Киллер-фича", "Московский клуб программистов", "Не баг, а фича", "Холиварные аналитические посиделки" и Telegram-канал ИТ-холдинга Т1 "ИТ-холдинг Т1 | ИТ, экспертиза, инновации". Ядро аудитории каналов составляют ИТ-специалисты разных профилей.