AWS prezentuje autonomicznego agenta Kiro: czy sztuczna inteligencja może kodować przez wiele dni?

Amazon Web Services (AWS) zaprezentował w ostatnim czasie swoich trzech nowych agentów AI, określanych mianem „granicznych”, z których jeden – Kiro – ma zdolność do autonomicznej pracy nad kodem przez wiele dni. Narzędzia te, dostępne już w wersjach poglądowych, mają zrewolucjonizować procesy tworzenia oprogramowania, zarządzania bezpieczeństwem i operacjami deweloperskimi (DevOps).

Kiro: autonomiczny deweloper

Największe zainteresowanie budzi Kiro, autonomiczny agent kodujący, stanowiący rozwinięcie ogłoszonego w lipcu narzędzia Kiro. Pierwotna wersja służyła głównie do prototypowania, natomiast nowy agent ma generować operacyjny kod zgodny ze skomplikowanymi specyfikacjami firmowymi. Podstawą jego działania jest koncepcja „spec-driven development”, w której agent uczy się preferowanych standardów i wymagań poprzez interakcje z deweloperami – obserwując ich pracę, skanując istniejący kod oraz przyjmując instrukcje i poprawki.

Matt Garman, CEO AWS, podczas swojej prezentacji na konferencji AWS re:Invent, podkreślił zdolność Kiro do samodzielnego wykonywania złożonych zadań deweloperskich. „Wystarczy przypisać skomplikowane zadanie z backlogu, a on niezależnie znajdzie sposób, aby je wykonać” – zaznaczył Garman. Dodał również, że Kiro „uczy się, jak lubisz pracować i z czasem pogłębia swoje rozumienie twojego kodu, produktów i standardów, którymi kieruje się twój zespół”.

Amazon twierdzi, że Kiro zachowuje „trwały kontekst między sesjami”, co oznacza, że nie zapomina o wcześniejszych zadaniach i może pracować bez ciągłej interwencji człowieka. Garman podał przykład aktualizacji krytycznego fragmentu kodu używanego przez 15 różnych systemów korporacyjnych – zamiast ręcznego przypisywania i weryfikacji każdej poprawki, Kiro może zająć się wszystkimi 15 modyfikacjami w ramach jednego zadania.

Wsparcie dla bezpieczeństwa i DevOps

Obok Kiro, AWS wprowadza również dwa inne agenty. AWS Security Agent ma identyfikować problemy bezpieczeństwa na etapie pisania kodu, testować go po zakończeniu i sugerować rozwiązania. Z kolei DevOps Agent automatycznie testuje nowy kod pod kątem wydajności, a także zgodności z innym oprogramowaniem, sprzętem czy konfiguracjami chmurowymi. Razem stanowią kompleksowe wsparcie dla całego cyklu życia oprogramowania.

Autonomia i wyzwania

Choć obietnice AWS brzmią ambitnie, warto pamiętać, że Amazon nie jest pierwszy, który ogłasza agentów AI zdolnych do długotrwałej pracy. OpenAI zapowiedziało niedawno model GPT-5.1-Codex-Max, który również ma działać autonomicznie, nawet do 24 godzin.

Pojawia się jednak pytanie o rzeczywiste bariery w adopcji takich technologii. Długość „okna kontekstowego” (czyli zdolności do pracy bez utraty poprzednich informacji) jest istotna, ale nie jest jedynym wyzwaniem. Modele językowe (LLM-y) wciąż borykają się z problemami halucynacji i niedokładności. Wielu deweloperów nadal traktuje sztuczną inteligencję jako narzędzie wspomagające, wymagające stałego nadzoru, co skutecznie ogranicza ich skłonność do powierzania jej długotrwałych, autonomicznych zadań. Preferują oni krótkie iteracje i szybką weryfikację. Kiro i podobne mu projekty stanowią jednak krok w kierunku zwiększania autonomii AI w procesach deweloperskich, co może z czasem doprowadzić do istotnych zmian w sposobie pracy inżynierów oprogramowania.