Agentenentwicklung und dokumentationsgetriebene Entwicklung: Wenn KI Verträge schreibt, nicht Code
Ein Artikel beschreibt einen agentischen Ansatz, bei dem große Sprachmodelle (LLMs) zuerst Systemverträge entwerfen (OpenAPI, Proto, JSON Schema, CloudEvents, AsyncAPI), bevor Code generiert wird. Die Methode, genannt 'Documentation Driven Agent Development', verwendet mehrere Prompt-Stufen, um Verträge zu erstellen und zu überprüfen. Der Autor demonstriert dies anhand eines Beispiels einer automatischen Telefonvermittlung (PBX) und unterscheidet dabei zwischen Generatoren und Agenten.
Der Autor Matvey Likhota, ein leitender Go-Entwickler, schlägt einen Entwicklungsansatz vor, bei dem ein LLM zunächst ein System entwirft und Verträge wie OpenAPI, Proto, JSON Schema, CloudEvents und AsyncAPI erstellt. Der Code wird anschließend durch wiederholbare Generatoren und projektabhängige Teile von Entwicklern und Agenten erzeugt. Er nennt dies dokumentationsgetriebene Agentenentwicklung oder spezifikationsgetriebene Agentenentwicklung. Der Artikel zeigt den Prozess anhand eines einfachen PBX-Dienstes. Die erste Eingabeaufforderung fordert das LLM auf, architektonisch signifikante Fragen aufzulisten, ohne Code zu schreiben. Die zweite Eingabeaufforderung generiert einen OpenAPI-3.1-Vertrag mit strengen Anforderungen, einschließlich RFC-9457-Fehlern, Idempotency-Key, If-Match/ETag und Cursor-Pagination. Anschließend kritisiert eine adversarial Review-Eingabeaufforderung den Vertrag auf Mängel. Für Ereignisverträge wird CloudEvents 1.0 mit einem Katalog von Ereignissen wie CallStarted, CallAnswered und CallMissed verwendet. WebSocket-Verträge werden über AsyncAPI 3.0 beschrieben, und interne APIs werden als gRPC mit proto3 entworfen. Der Artikel betont die Trennung von Vertragsentwurf und Codegenerierung und die Verwendung von Review-Eingabeaufforderungen, um Inkonsistenzen zu erkennen.
Quelle: Habr — хаб ИИ —
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