几十个AI智能体教会我的事:作为实验,我是如何编写Blockstor存储系统的
Anthropic
一位工程师描述了一项实验,该实验使用AI智能体创建了LINSTOR的净室实现,称为Blockstor。该过程涉及使用测试驱动开发(TDD)、代码检查工具,以及多达60个并行智能体的集群来修复错误并通过测试。结果是得到一个可用的原型,尽管并未实现完全自主的开发。
作者决定使用AI代理,对LINSTOR(一种分布式块存储系统)进行洁净室实现。这个名为Blockstor的系统是一个块设备编排器,支持复制、快照和故障转移。由于LINSTOR没有公开其测试套件,作者选择复用其API类型作为契约,并采用测试驱动开发(TDD)来定义行为。他们使用了golangci-lint,并在Talos上搭建了Kubernetes测试环境,这需要DRBD。第一个原型是基于请求的,但作者要求AI使用controller-runtime将其重写为异步行为。随后,他们从自己的调试文章和报告中生成了问题列表,并让AI修复这些问题。为了加快进度,他们并行运行了多个代理,最多有60个代理在独立的工作树和环境中工作,一半负责单元测试,一半负责端到端测试。主代理负责合并他们的修复。经过多次迭代,系统变得更加稳定,但仍然需要手动集成测试。
来源: Habr — хаб ИИ —
原文
