16 ta Claude AI agenti birlashib, yangi C kompilatorini yaratdi: Bu haqiqatan ham inqilobmi?

Sun'iy intellekt (AI) agentlari tobora ommalashib borayotgan bir paytda, Anthropic o'zining eng so'nggi AI kodlash tajribalarini namoyish etishga tayyor. Kompaniya 16 ta Claude Opus 4.6 AI modelini minimal nazorat ostida birgalikda ishlatib, noldan C kompilatorini yaratishga muvaffaq bo'ldi.

Anthropic tadqiqotchisi Nikolas Karliniyning blogida yozishicha, ikki hafta davomida va 2000 ga yaqin Claude Code sessiyalari davomida AI agentlari taxminan 20 000 dollarga tushgan. Natijada, 100 000 qatorli Rust tilida yozilgan kompilator x86, ARM va RISC-V arxitekturalarida ishlaydigan Linux 6.9 yadrosini yaratishga qodir.

Karliniyning ta'kidlashicha, u Claude Opus 4.6 bilan birga ishga tushirilgan yangi "agentlar jamoasi" funksiyasidan foydalangan. Har bir Claude instansiyasi o'zining Docker konteynerida ishlaydi, umumiy Git repozitoriysini klonlaydi, qulflash fayllarini yozish orqali vazifalarni bajaradi, so'ngra bajarilgan kodni qayta yuklaydi. Hech qanday orkestratsiya agenti trafikni boshqarmaydi. Har bir instansiya mustaqil ravishda keyingi qaysi muammoni hal qilish kerakligini aniqlaydi va uni hal qilishga kirishadi. Ziddiyatlar yuzaga kelganda, AI model instansiyalari ularni o'zlari hal qiladi.

Natijada yaratilgan kompilator, Anthropic tomonidan GitHubda e'lon qilingan, PostgreSQL, SQLite, Redis, FFmpeg va QEMU kabi ko'plab yirik ochiq manbali loyihalarni kompilyatsiya qila oladi. U GCC qiynoq testlari to'plamida 99 foizlik natijaga erishdi va Karliniyning so'zlariga ko'ra, "dasturchining eng muhim sinovi" bo'lgan Doomni kompilyatsiya qildi va ishga tushirdi.

Bu nimani anglatadi?

Bu AI sohasida katta yutuq, albatta. Ammo, ba'zi muhim jihatlarni unutmaslik kerak. C kompilatori - yarim avtonom AI model kodlash uchun ideal vazifa: spetsifikatsiya o'n yillar davomida yaxshi aniqlangan, keng qamrovli test to'plamlari allaqachon mavjud va tekshirish uchun ma'lum bo'lgan yaxshi referent kompilator mavjud. Aksariyat real dasturiy ta'minot loyihalarida bu afzalliklarning hech biri yo'q. Ko'pgina rivojlanishning qiyin qismi testlardan o'tadigan kodni yozish emas; birinchi navbatda testlar qanday bo'lishi kerakligini aniqlashdir.

Xulosa

Shunga qaramay, Anthropicning tajribasi AIning kelajagi uchun katta imkoniyatlar ochib beradi. AI agentlari kelajakda dasturiy ta'minotni ishlab chiqishda muhim rol o'ynashi mumkin. Asosiysi, ularni to'g'ri yo'naltirish va ularning imkoniyatlaridan oqilona foydalanish.