Goldman Sachs ogranicza Claude Code i GitHub do inżynierów

Goldman Sachs ograniczył zaawansowane narzędzia AI do kodowania, w tym Claude Code od Anthropic i GitHub od Microsoftu, do własnych inżynierów. Zmiana znalazła się w wewnętrznych wytycznych z października, o których napisał Bloomberg, a które 2 listopada streścił The Decoder.

Handlowcy i bankierzy przez miesiące używali tych samych narzędzi do śledzenia przepływów transakcyjnych i pisania tekstów. Teraz nie mogą.

Odwrócenie kursu zwraca uwagę, bo jeszcze kilka miesięcy temu CIO Goldmana przekonywał publicznie do czegoś przeciwnego. W lipcu CIO Marco Argenti chwalił w wywiadzie „vibe coding” uprawiany przez osoby nietechniczne. Opisywał model, w którym handlowiec albo ktoś z zarządzania aktywami buduje z pomocą AI szybki prototyp i przekazuje go inżynierowi do wdrożenia produkcyjnego. Według The Decodera to już nie jest plan.

Co według Goldmana się zmieniło

Wyjaśnienie, jakie do tej pory podano, jest skąpe. Rzecznik Goldmana Nick Carcaterra wymienił „rozmaite czynniki, w tym produktywność i zarządzanie ryzykiem”, podaje The Decoder za Bloombergiem. Dodał, że faza eksperymentów się skończyła i firma ogranicza teraz narzędzia do osób, „które najlepiej wykorzystają je w długiej perspektywie”. To jedyne oficjalne uzasadnienie, jakie jest w źródłach: produktywność i ryzyko, bez szczegółów, o jakie ryzyko chodzi i czyją produktywność.

Mówiąc wprost, te dwa czynniki ciągną w przeciwne strony. Produktywność przemawia za jak najszerszym udostępnieniem narzędzi. Zarządzanie ryzykiem za ich zawężeniem. Goldman uznał najwyraźniej, że drugie przeważa nad pierwszym, przynajmniej w przypadku pracowników, których zadaniem nie jest pisanie oprogramowania. Opisywana wewnętrzna frustracja wskazuje, że nie wszyscy w firmie się z tą decyzją zgadzają.

Decyzja wpisuje się też w szerszy wzorzec. Kilka redakcji w najnowszych materiałach ujętych w dossier traktuje dostęp do firmowego AI do kodowania jako kwestię ładu korporacyjnego, a nie zakupów, a infrastruktura budowana wokół agentów prowadzi do tego samego wniosku.

Infrastruktura robi się poważna

Podejście Ubera pokazuje, jak wygląda nadzorowany dostęp agentów w dużej skali. InfoQ poinformował 2 listopada, że Uber zbudował MCP Gateway, żeby ujednolicić sposób, w jaki agenci AI odkrywają wewnętrzne usługi i wywołują je. Bramka obsługuje ponad 800 serwerów MCP i 5 000 narzędzi. W projekcie rejestr, który przechowuje definicje narzędzi, schematy, informacje o właścicielach i ustawienia włączenia, jest oddzielony od bramki proxy tłumaczącej żądania MCP na wywołania HTTP, gRPC lub TChannel. Crawler o nazwie AutoCrawler przeszukuje wewnętrzne rejestry języka definicji interfejsów, wyciąga definicje API ze schematów Protocol Buffers i Thrift i generuje schematy zgodne z MCP, a opisy narzędzi pisze z pomocą dużego modelu językowego.

Dla decyzji w stylu Goldmana liczy się to, co dzieje się domyślnie. Według InfoQ nowo wykryte narzędzia pozostają wyłączone, dopóki ich zespoły nie przejrzą ich i nie włączą ich wprost. Autoryzacja działa na poziomie serwera i narzędzia przez wewnętrzny system kontroli dostępu Ubera, a bramka potrafi usuwać dane osobowe z odpowiedzi narzędzi. Uber zbudował też Omni MCP do stopniowego odkrywania narzędzi, bo ładowanie definicji tysięcy narzędzi do kontekstu agenta jest nieefektywne. To właśnie ta warstwa kontroli jest bankowi potrzebna, zanim pozwoli stołowi transakcyjnemu skierować agenta na wewnętrzne systemy.

Dostawcy agentów dalej pchają autonomię

Gdy Goldman zaostrzał zasady, producenci narzędzi je luzowali. DeepSeek pokazał plan bardziej autonomicznego agenta, który obsługuje wiele zadań przy minimalnym udziale człowieka, podał 1 listopada South China Morning Post. System nazwano super agentem, a artykuł opublikował w sobotę zespół DeepSeek Harness. Deklarowany cel to ograniczenie potrzeby, by ludzie koordynowali wielu agentów i śledzili ich postępy, co firma uznaje za wąskie gardło w złożonych procesach.

Google poszedł w drugą stronę, jeśli chodzi o kontrolę: oddał wybór agenta w ręce dewelopera. W poście na blogu dla deweloperów z 29 października Google podał, że Android Studio obsługuje teraz ponad 40 zgodnych z ACP agentów do kodowania przez Bring Your Own Agent i otwarty Agent Client Protocol, stabilny w wydaniu Android Studio Rabbit 2. Google udostępnił też Change Review, które generuje raport o potencjalnych problemach w zmianach wprowadzonych przez agenta i może kazać agentowi naprawić to, co znajdzie, oraz Android Bench 2.0, ranking oceniający modele i środowiska agentów w długotrwałych zadaniach programistycznych na Androida. W przekazie chodzi o elastyczność; pod spodem kryje się to, że sprawdzanie, co zrobił agent, jest teraz trudną częścią pracy.

Z tym napięciem mierzy się Goldman. Narzędzia są dość dobre, by chcieli ich nie-inżynierowie, a dostawcy robią je coraz bardziej autonomiczne, nie odwrotnie.

Deweloperzy mają mniej ufać

Sceptycyzm nie ogranicza się do banków. Blog inżynierski Mety opublikował 28 października wyniki Python Typing Survey 2026, badając narzędzia AI i krajobraz narzędzi sprawdzających typy. EE Times opublikował 3 listopada tekst o zarządzaniu danymi projektowymi, w którym przekonuje, że gdy cyfrowe procesy przenoszą się do środowisk tekstowych takich jak VS Code, inżynierowie wciąż tracą czas na przełączanie się między edytorami, narzędziami wiersza poleceń i osobnymi repozytoriami do zarządzania wersjami i historią projektu. Żaden z tych tekstów nie jest wprost atakiem na AI do kodowania, ale oba opisują proces, w którym o powodzeniu pracy decyduje otaczające narzędzia, a nie model.

Blog dla deweloperów NVIDII przekonywał 29 października do symulacji i opisywał w serii Omniverse, jak deweloperzy zamieniają pomysły w symulacje z pomocą czołowych agentów AI. NVIDIA pisała też 28 października o laptopach RTX Spark z Windowsem, które dostają nowe modele, narzędzia agentowe i gry, a 22 października o tym, że Cosmos otwiera narzędzia do trenowania, oceny i wdrażania modeli świata. Wspólny wątek tych wpisów jest taki, że agenci potrzebują środowisk, zestawów do oceny i zabezpieczeń, zanim powierzy się im cokolwiek ważnego.

Ograniczenia sprzętowe też nie zniknęły. Tom's Hardware podał 3 listopada, że NTDEV, deweloper stojący za Tiny11, uruchomił Windows 11 26H2 na systemie ze 128 MB pamięci RAM, czyli około 3,1% z 4 GB wymaganych przez Microsoft, i doszedł do pulpitu, Eksploratora plików i Notatnika. NTDEV nazwał wynik „bolesnie wolnym” i potraktował go jako eksperyment. Porównanie nie jest dokładne, ale lekcja jest taka: okrojone systemy robią rzeczy niezwykłe, dopóki ktoś nie musi na nich polegać.

Gdzie indziej w stosie

LG CNS ukończył 30 MW centrum danych AI w Dżakarcie, podał 2 listopada Light Reading, i planuje rozszerzyć budowę centrów danych AI na Malezję, Tajlandię, Wietnam, Filipiny i Japonię. Pierwszy etap to 11-piętrowy budynek o powierzchni 46 281 metrów kwadratowych i pojemności ponad 100 000 serwerów, a systemy zasilania obsługują ponad 300 kilowatów na szafę. LG CNS twierdzi, że wynajął 100% obiektu przed jego ukończeniem. Podaż mocy obliczeniowej nie jest ograniczeniem, którym zarządza Goldman, ale to właśnie dzięki niej te narzędzia w ogóle istnieją.

Robotyka gra z tego samego scenariusza. Agility Robotics i Churchill Capital Corp XI oczekują teraz około 465 mln dolarów z planowanego połączenia SPAC Agility, podał 30 października The Robot Report, wobec 620 mln dolarów przewidywanych w czerwcu przy wycenie 2,5 mld dolarów. Firma spodziewa się zamknięcia transakcji 4 listopada i podaje, że ma ponad 300 mln dolarów potwierdzonych wieloletnich zamówień na Digit 5, z dostawami do klientów wczesnego dostępu w pierwszej połowie 2027. Przegląd The Robot Report z października odnotował też umowę Schneider Electric o przejęciu PTC za około 22,6 mld dolarów i nową czteropalczastą rękę Boston Dynamics o 13 stopniach swobody.

Nic z tego nie zmienia tego, co stało się w Goldmanie. Pokazuje jednak, że apetyt na automatyzację nie maleje, maleje tylko apetyt na automatyzację bez nadzoru.

Na co patrzeć

Otwarte pytania są konkretne. Czy inne banki pójdą za ograniczeniem Goldmana i czy wygra w nich argument produktywności czy ryzyka, okaże się najpierw w zatrudnieniu i budżetach na narzędzia, a dopiero potem w komunikatach prasowych. Nie wiadomo też, czy Claude Code i GitHub pozostaną w Goldmanie tylko dla inżynierów po obecnych wytycznych; w źródłach nie ma żadnego oświadczenia, że ograniczenie jest stałe.

Dla deweloperów sygnał na najbliższy czas jest taki, że warstwa przeglądu staje się produktem. Change Review Google'a, rejestr narzędzi Ubera domyślnie wyłączonych i wycofanie się Goldmana wskazują w tę samą stronę: asystent pisze, ale ktoś nadal musi to zatwierdzić. Źródła nie mówią, jak inżynierowie Goldmana będą przeprowadzać to zatwierdzenie ani czy handlowcy, którzy stracili dostęp, dostaną węższe narzędzie. Na pytanie o szczegóły wykraczające poza oświadczenie rzecznika źródła nie dają odpowiedzi.