Coinbase розкриває AI-інструмент програмування Mux: інженери перетворюються з «людей, що пишуть код» у «командирів AI-агентів»

BlockBeats повідомляє, 12 травня, Coinbase оприлюднила останню інформацію про розвиток внутрішнього інструменту для програмування на базі штучного інтелекту Mux, зазначивши, що з поширенням AI Coding Agent роль інженера поступово змінюється з традиційного реалізатора коду на «координатора кількох агентів (orchestrator)».

Coinbase зазначає, що хоча інструменти для програмування на базі AI, такі як Cursor, Copilot, Claude Code, значно підвищили ефективність окремого інженера, традиційний процес розробки все ще залишається послідовним режимом, коли інженер може працювати лише з однією гілкою або завданням одночасно.

Щоб вирішити цю проблему, внутрішні інженери Coinbase розробили багатогазетний інструмент для програмування під назвою Mux. Цей інструмент дозволяє кільком AI-агентам одночасно працювати у незалежних Git-робочих деревах, гілках та терміналах у паралельному режимі, тоді як інженер відповідає за єдину перевірку, зворотній зв’язок і злиття коду. За даними, станом на квітень 2026 року, Mux швидко поширився всередині Coinbase:

— кількість користувачів перевищила 600;

— охоплює 461 репозиторій коду та 10 організацій;

— загалом створено та злито 5068 PR;

— середня кількість злитих PR на користувача Mux досягає 3,5 разів більше, ніж у звичайного інженера (39,6 проти 11,4).

Coinbase зазначає, що AI змінює основну модель здатностей у сфері розробки програмного забезпечення. У майбутньому справді важливими стануть не лише «швидкість написання коду», а й здатність до розбиття проблем, системного проектування, рецензування коду та управління співпрацею агентів.

У статті також підкреслюється, що Mux спочатку був лише побічним проектом для окремого інженера, але завдяки тому, що Coinbase заздалегідь створила внутрішній шлюз LLM, інфраструктуру агентів та культуру відкритих експериментів, цей інструмент у кінцевому підсумку став саморозповсюджуваним.

Coinbase вважає, що AI також змінює логіку внутрішніх інструментів компанії щодо «саморозробки vs закупівлі». Раніше внутрішні інструменти, для яких потрібно було кілька місяців на закупівлю та оцінку, тепер один інженер може за допомогою AI за кілька днів створити прототип.