Düzinelerce yapay zekâ ajanının bana öğrettikleri: Blockstor depolama sistemini bir deney olarak nasıl yazdım
Anthropic
Bir mühendis, yapay zekâ ajanlarını kullanarak LINSTOR'un temiz oda uygulaması olan Blockstor'u oluşturma deneyini anlatıyor. Süreç, test odaklı geliştirme (TDD), statik analiz araçları ve hataları düzeltip testleri geçmek için 60'a kadar paralel ajandan oluşan bir sürü kullanmayı içeriyordu. Sonuç, çalışan bir prototipti; ancak tamamen otonom geliştirme sağlanamadı.
Yazar, LINSTOR adlı dağıtık blok depolama sisteminin temiz oda uygulamasını yapay zeka ajanlarını kullanarak oluşturmaya karar verdi. Blockstor adını verdiği bu sistem, çoğaltma, anlık görüntü ve yük devretme destekleyen blok cihazları için bir orkestratördür. LINSTOR test paketini yayınlamadığından, yazar API türlerini sözleşme olarak yeniden kullanmayı ve davranışı tanımlamak için TDD kullanmayı seçti. golangci-lint kullandı ve Talos üzerinde Kubernetes ile bir test ortamı kurdu ve DRBD gerektirdi. İlk prototip istek tabanlıydı, ancak yazar AI'dan asenkron davranış için controller-runtime kullanarak yeniden yazmasını istedi. Ardından kendi hata ayıklama makalelerinden ve raporlarından bir sorun listesi oluşturdu ve AI'ın bunları düzeltmesini sağladı. Süreci hızlandırmak için ajanları paralelleştirdi; 60'a kadar ajan ayrı çalışma ağaçlarında ve ortamlarda çalışıyordu, yarısı birim testleri, yarısı uçtan uca testler üzerinde. Ana ajan, düzeltmeleri birleştirdi. Birçok yinelemeden sonra sistem daha kararlı hale geldi, ancak yine de manuel entegrasyon testi gerektiriyordu.
Kaynak: Habr — хаб ИИ —
orijinal