Control Plane для AI-assisted Software Development

Problem

AI-assisted software work трудно сделать надёжной, если prompt, repository и project-control system описывают разное состояние. Проблема не только в генерации кода, а в том, чтобы явно удерживать scope, authority, evidence и handoff state.

Investigation / reasoning

Control-plane model рассматривает каждую задачу как bounded contract: objective, allowed operations, relevant context и обязательный evidence packet. Quality gates и test gates — разные сигналы. Успешная команда сама по себе не доказывает, что нужное состояние системы действительно достигнуто.

Architecture / approach

Повторяемый flow выглядит так: task definition → generated prompt/context → bounded agent execution → validation → evidence packet → structured handoff → human review. Reconciliation сравнивает запись control plane с repository и test reality до допуска следующей задачи.

Engineering decision

Consequential actions должны оставаться за явными boundaries. Agents могут помогать декомпозировать работу, готовить изменения, проверять evidence и автоматизировать повторяемые checks; для важных состояний всё равно нужны permissions, quality gates, recovery paths и human decision point.

Validation / evidence

Полезный результат — не уверенный narrative, а structured packet: что было запрошено, что разрешено, что изменилось, какие checks выполнены, что именно они доказывают и что остаётся uncertain.

What was learned

Agentic engineering сильнее всего, когда к ней относятся как к systems problem. Better prompts полезны, но repeatable и auditable workflow создают bounded authority, observable state, validation и recovery.