Lo que me enseñaron docenas de agentes de IA: cómo escribí el sistema de almacenamiento Blockstor como experimento

El autor decidió crear una implementación de sala limpia de LINSTOR, un sistema distribuido de almacenamiento en bloque, utilizando agentes de IA. Llamado Blockstor, es un orquestador para dispositivos de bloque que admite replicación, instantáneas y conmutación por error. El autor optó por reutilizar los tipos de API de LINSTOR como contratos y usar TDD para definir el comportamiento, ya que LINSTOR no publica su suite de pruebas. Utilizaron golangci-lint y configuraron un entorno de pruebas con Kubernetes en Talos, que requiere DRBD. El primer prototipo estaba basado en solicitudes, pero el autor pidió a la IA que lo reescribiera usando controller-runtime para un comportamiento asíncrono. Luego generaron una lista de problemas a partir de sus propios artículos de depuración e informes, y la IA los corrigió. Para acelerar el proceso, paralelizaron agentes, con hasta 60 agentes trabajando en árboles de trabajo y entornos separados, la mitad en pruebas unitarias y la otra mitad en pruebas de extremo a extremo. El agente principal fusionó sus correcciones. Después de muchas iteraciones, el sistema se volvió más estable, pero aún requería pruebas de integración manuales.