Kuusteist tehisintellekti agenti ehitasid koos C-kompilaatori – miks see on oluline (ja mida see veel ei tähenda)

/Üldine/ Autor

Pealkiri nagu „kuusteist tehisintellekti agenti ehitasid C-kompilaatori” kõlab kas nagu võlutrikk või ulmelise süžee algus. Tegelikkuses on see midagi huvitavamat: pilguheit sellele, kuidas tarkvaratehnika muutub, kui tehisintellekti mudelit saab käsitleda mitte vestluspartnerina, vaid kui…tööjõud— poolsõltumatute agentide kogum, mis saavad planeerida, ülesandeid jagada, koodi kirjutada, üksteist üle vaadata ja itereerida.

See postitus annab ülevaate, mis on C-kompilaator, mida selle loomiseks on vaja, milline „mitme agendi” töö praktikas välja näeb ja milliseid projekte need süsteemid tõenäoliselt lihtsamaks teevad (ja millised jäävad kangekaelselt keeruliseks).

Mis on kompilaator lihtsustatult öeldes?

Kompilaator on programm, mis tõlgib teie kirjutatud koodi (alähtekeel) arvuti poolt käivitatavasse vormingusse (asihtkeel, sageli masinkood). Kuid „tõlge” on pehmelt öeldud. Tootmiskeskkonna kompilaator peab ka:

  • Keelduge sobimatutest programmidest(ja selgitage, miks, ideaalis koos kasulike veateadetega).
  • Keelereeglite jõustamine(tüübid, ulatus, mälumudeli reeglid, määratlemata käitumispiirangud).
  • Optimeerikoodi, et see töötaks kiiresti ja kasutaks vähem mälu.
  • Sihi mitut protsessorit ja operatsioonisüsteemi(x86‑64, ARM64, RISC‑V; Linux, macOS, Windows; manustatud sihtmärgid).
  • Integreeri tööriistakettidega: linkerid, assemblerid, silurid, ehitussüsteemid.

Kasulik mentaalne mudel on see, et kompilaator ei ole üks asi, vaid torujuhe:

  1. Lexing: muuda tegelased žetoonideks.
  2. Parsimine: muuda tokenid struktureeritud süntaksipuuks.
  3. Semantiline analüüs: lahendab nimesid, tüüpe ja reegleid, mis pole ainult süntaksi põhjal nähtavad.
  4. Vahepealne esindus (IR): teisendage programm kompilaatorisõbralikuks.
  5. Optimeerimine: parandage IR-i.
  6. Koodi genereerimine: kiirgab masinkoodi (või mõnda muud sihtkeelt).

See on „õpiku“ vaade. Insenerivaade lisab jõudluse, reprodutseeritavuse, turvalisuse tugevdamise, diagnostika ja lõputu reaalsete koodibaaside reaalsuse, kasutades keele iga nurka.

Miks C on jõhker sihtmärk

HooneaKompilaatori loomine on keeruline.CKompilaator on eriline raskesti ligipääsetav programm, kuna C sisaldab:

  • Suur pind „teravaid servi” (osutid, käsitsi mäluhaldus).
  • Kompilaatorist sõltuva käitumise pikk ajalugu.
  • Spetsifikatsioon, mis on täismääratlemata käitumine— juhtumid, kus keeles tahtlikult ei täpsustata, mis juhtub.

Määratlemata käitumine pole ainult akadeemiline. See on leping: kompilaatoril on lubatud eeldada, et määratlemata käitumist kunagi ei esine, mis võimaldab optimeerimist – ja loob ka lõkse, kui päris kood selle kogemata käivitab.

AC kompilaator, mis onveidi valestiei ole „enamasti korras”; see võib genereerida peenelt ebatäpseid binaarfaile, mis ebaõnnestuvad ainult teatud optimeerimistasemetel, teatud protsessoritel või teatud sisendite korral. Seetõttu on kompilaatorite testimine nii intensiivne: vaja on laia valikut tarkvarapakette, hägustust, diferentsiaaltestimist tuntud kompilaatorite (nt GCC/Clang) vastu ja reaalse maailma ehituskatvust.

Mida see tähendab, et „kuusteist agenti” ehitasid ühe?

Põhiidee ei ole selles, et üks mudel üleöö targemaks muutus. Asi on selles, et töövoog muutus struktureeritumaks.

Mitme agendi seadistus näeb tavaliselt välja selline:

  • Aplaneerija/halduri esindajajagab projekti mooduliteks ja verstapostideks.
  • RakendajadKirjutada koodi kindlatele alamsüsteemidele (lekser, parser, IR, koodi genereerimine, testid).
  • Retsensendi agendidkritiseeri kavandeid ja kontrolli loogikalünki.
  • Atest-/hämaaineloob testjuhtumeid ja otsib tõrkeid.
  • Adokumentatsiooniagentkirjutab kasutusdokumente ja näiteid.

Kui oled kunagi kompilaatoriprojekti kallal töötanud, peaks see tunduma tuttav – see peegeldab inimeste meeskondade tööpõhimõtet. Erinevus seisneb selles, et saad koheselt meeskonnakaaslasi tööle panna ja nad on valmis korduva tööga vaeva nägema ilma väsimuseta.

Kuid ärge ajage seda segamini garanteeritud kvaliteediga. Mitmeagentilised süsteemid saavad siiski:

  • Loo kood, mistundub usutavaga on vale.
  • Jäta servad vahele.
  • Jääge kinni lokaalsesse optimasse (disain, mis kompileerub, aga mida ei saa laiendada).
  • Ülesobitamine testikomplekti (testide läbimine ilma keelt korrektselt rakendamata).

See lähenemisviis pakub järgmist:paralleelsusjaiteratsiooni kiirusKui inimestest koosneval meeskonnal võib alamsüsteemi esimese prototüübi loomiseks kuluda nädal, siis mitme agendiga süsteem võib päevas toota mitu alternatiivset prototüüpi – seejärel valite parima suuna.

Tõeline verstapost: integratsioon, mitte genereerimine

Enamik inimesi kujutab tehisintellekti kodeerimise edenemist ette kui „võimalust kirjutada rohkem koodiridu“. Kompilaatorite jaoks ei ole koodiread pudelikaelaks. Pudelikael onintegratsioon:

  • Kas lekser ja parser on tokeniseerimisreeglite osas ühel meelel?
  • Kas semantilised kontrollid toovad kaasa järjepidevaid ja tegutsemist vajavaid vigu?
  • Kas IR säilitab sisendprogrammi semantika?
  • Kas optimeerimised säilitavad käitumise muutumatuna ka määratlemata käitumispiiride ületamisel?
  • Kas see suudab kompileerida suuri reaalse maailma koodibaase ilma ajalõpu või mälu raiskamiseta?

Mitmeagentne meeskond, mis suudab need osad sidusana hoida, teeb midagi kvalitatiivselt erinevat võrreldes mudeliga, mis suudab genereerida korraliku parseri koodijupi.

Kuidas teha kindlaks, kas kompilaator on "päris"?

On mõned lakmuspaberid, mis eristavad „korralikku demot“ „tööks usaldusväärsest kompilaatorist“:

  1. IsehostimineKas kompilaator saab ennast ise kompileerida?
  2. C-standardile vastavusKas see läbib teadaolevaid testikomplekte?
  3. DiferentsiaaltestimineKas väljundid vastavad GCC/Clangile suurtes randomiseeritud testikomplektides?
  4. Silumisvõime: kas see saab luua sümboleid ja teha koostööd siluritega?
  5. Sihtmärgi ulatusKas see toetab rohkem kui ühte protsessorit/platvormi?

Paljud varased kompilaatorid ajaloos olid "päris" juba ammu enne, kui need tootmisklassi jõudsid – seega on õiglane nimetada uut kompilaatorit päris kompilaatoriks isegi siis, kui see pole veel kerneli ehitamiseks valmis. Kuid vahemaa "oskab kompileerida väikeseid C-programme" ja "on tootmiskeskkonnas ohutu" vahel on tohutu.

Miks see on oluline, isegi kui te seda kompilaatorit kunagi ei kasuta

Huvitav tagajärg ei ole see, et "tehisintellekt asendas kompilaatoriinsenerid". Vaid see, etkompilaatori inseneriteadusmuutub ligipääsetavamaks katseobjektiks.

Ajalooliselt on kompilaatori tööl kõrge aktivatsioonienergia:

  • Teil on vaja sügavaid teadmisi keeledisaini ja semantika kohta.
  • Teil on vaja palju tellinguid: parsereid, IR-infrastruktuuri, testimisrakmeid.
  • Sa vajad aega.

Kui mitme agentiga tööriistad suudavad suure osa sellest tugistruktuurist genereerida ja hallata, saavad rohkem inimesi uurida järgmist:

  • Nišikeeled (domeenispetsiifilised keeled, manussüsteemide skriptimiskeeled).
  • Alternatiivsed kompilaatori arhitektuurid.
  • Turvalisuse ja kontrollimise tööriistad (nt sisseehitatud puhastamisega kompilaatorid).
  • Kompilaatorite ümber kasutatavad tööriistad: vigade automaatsed minimeerijad, testide generaatorid, regressioonisüsteemid.

See sarnaneb sellega, mis juhtus veebiraamistike küpsemaks saades: lõpetati toorserverite kirjutamine ja hakati looma kõrgema taseme osi. See ei kaotanud ära serveripoolset inseneritööd, vaid muutis seda.

Varjatud kulu: usaldus ja päritolu

Üks põhjus, miks kompilaatorid on tundlikud, on see, et nad asuvad tarkvarapaketi alustalas. Kui te ei usalda oma kompilaatorit, ei usalda te ka oma binaarfaili. See tekitab tehisintellektiga toetatud kompilaatoriprojektide jaoks kaks kohest küsimust:

  • PäritoluKes millised osad autor on? Millise mudeli? Millised teemad esitati? Milliseid inimlikke ülevaateid tehti?
  • TurvalisusKuidas tagada, et kogemata (või kahjustatud sõltuvuse tõttu) ei tekiks varjatud tagauksi või haavatavust?

Samuti on olemas klassikaline „usalduse usaldamise” probleem: kompilaator võib kompileerimise ajal väljunditesse pahatahtlikku käitumist lisada. Kaasaegsed tööriistaketid leevendavad seda selliste tehnikatega nagu mitmekesine topeltkompileerimine ja reprodutseeritavad järgud – ja tehisintellekti loodud kood suurendab tõenäoliselt survet nende tavade laiemaks kasutuselevõtuks.

Milles mitmeagentilise kodeerimise alal on tõenäoline, et see on järgmine hea?

Mitmeagentilised süsteemid säravad siis, kui:

  • Töö saab jagada mooduliteks.
  • Seal on selged liidesed.
  • Saadaval on kiire tagasiside (testid, võrdlusnäitajad, hägustid).

Kompilaatorid sobivad üllatavalt hästi: need on modulaarsed, liidesepõhised ja testitavad.

Järgmine laine näeb tõenäoliselt välja selline:

  • Agendipõhine portimine„ARM64 Windowsi tugi” muutub struktureeritud ülesannete seeriaks.
  • Automatiseeritud diagnostika täiustamine: genereerida ja valideerida paremaid veateateid.
  • Fuzzer + fiksaatori silmused: agendid, mis genereerivad vigaseid programme, minimeerivad neid ja pakuvad välja parandusi.
  • IR-uuringalternatiivsete optimeerimisläbide genereerimine ja õigsuse/jõudluse mõõtmine.

Mida see teebmittekeskmine (veel)

See ei tähenda:

  • Iga suurt tarkvarasüsteemi saab luua agentide "keeramise" teel.
  • Spetsifikatsioonitöö võid vahele jätta.
  • Teste saab ignoreerida.
  • Turvalisus ja hooldatavus on lahendatud.

Kompilaator on suurepärane demoobjekt, sest korrektsust saab mõõta ja projekt on piiratud. Tõeliselt keerulised tarkvaraprobleemid on sageli piiritud: segased nõuded, kasutajakogemuse kompromissid, pikad integratsioonid ja inimlik koordinatsioon.

Lõpptulemus

Tehisintellekti agentide meeskonna loomine, mis loob toimiva C-kompilaatori, on oluline verstapost – mitte sellepärast, et kompilaatorid on järsku lihtsaks muutunud, vaid sellepärast, et see näitab töövoo muutust:Tehisintellekt kui koordineeritud insenerimeeskondmitte üksainus automaatselt täitva funktsiooniga aju. Pikk teekond jääb usalduse, testimise ja reaalsete tööriistakettidega integreerimise juurde, kuid suund on selge: rohkem tarkvara luuakse süsteemide orkestreerimise, mitte ainult koodi kirjutamise teel.

Allikad

Saa kõik värskeimad uudised ja info otse oma postkasti.

Document Title
Sixteen AI agents built a C compiler together — why that matters (and what it doesn't mean yet)
A practical explainer of what it means for a team of AI agents to design, implement, and validate a new C compiler — and the hard engineering realities that still apply.
Title Attribute
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Abdul Jabbar
Zuckerberg’s unsealed email raises an uncomfortable question: should platforms study their harms less?
Waymo and the rise of “world models” for driving: what a Genie-style simulator changes
Page Content
Sixteen AI agents built a C compiler together — why that matters (and what it doesn't mean yet)
Blog
Sixteen AI agents built a C compiler together — why that matters (and what it doesn’t mean yet)
/
General
/ By
Abdul Jabbar
A headline like “sixteen AI agents built a C compiler” sounds like either a magic trick or the start of a sci‑fi plot. In reality, it’s something more interesting: a glimpse of how software engineering is changing when you can treat an AI model not as a chat partner, but as a
workforce
— a set of semi‑independent agents that can plan, divide tasks, write code, review one another, and iterate.
This post breaks down what a C compiler is, what it takes to build one, what “multi‑agent” work actually looks like in practice, and what kinds of projects these systems are likely to make easier (and which ones will stay stubbornly hard).
What is a compiler, in plain terms?
A compiler is a program that translates code you write (a
source language
) into a form a computer can execute (a
target language
, often machine code). But “translation” is an understatement. A production compiler also has to:
Reject invalid programs
(and explain why, ideally with useful error messages).
Enforce language rules
(types, scope, memory model rules, undefined behavior constraints).
Optimize
code so it runs fast and uses less memory.
Target multiple CPUs and operating systems
(x86‑64, ARM64, RISC‑V; Linux, macOS, Windows; embedded targets).
Integrate with toolchains
: linkers, assemblers, debuggers, build systems.
A helpful mental model is that a compiler is not one thing but a pipeline:
Lexing
: turn characters into tokens.
Parsing
: turn tokens into a structured syntax tree.
Semantic analysis
: resolve names, types, and rules that aren’t visible from syntax alone.
Intermediate representation (IR)
: transform the program into a “compiler friendly” form.
Optimization
: improve the IR.
Code generation
: emit machine code (or another target language).
That’s the “textbook” view. The engineering view adds build performance, reproducibility, security hardening, diagnostics, and the endless reality of real‑world codebases using every corner of the language.
Why C is a brutal target
Building
a
compiler is hard. Building a
C
compiler is a special kind of hard because C contains:
A large surface of “sharp edges” (pointers, manual memory management).
A long history of compiler‑dependent behavior.
A specification full of
undefined behavior
— cases where the language deliberately doesn’t specify what happens.
Undefined behavior is not just academic. It’s a contract: the compiler is allowed to assume undefined behavior never happens, which enables optimizations — and also creates pitfalls when real code accidentally triggers it.
A C compiler that is
slightly wrong
isn’t “mostly fine”; it can generate subtly incorrect binaries that only fail in certain optimization levels, certain CPUs, or under certain inputs. This is why compiler testing is so intense: you need vast suites, fuzzing, differential testing against known compilers (like GCC/Clang), and real‑world build coverage.
So what does it mean that “sixteen agents” built one?
The key idea isn’t that a single model got smarter overnight. It’s that the workflow got more structured.
A multi‑agent setup typically looks like this:
A
planner/manager agent
breaks down the project into modules and milestones.
Implementer agents
write code for specific subsystems (lexer, parser, IR, codegen, tests).
Reviewer agents
critique designs and check for logic gaps.
test/fuzz agent
creates test cases and looks for failures.
documentation agent
writes usage docs and examples.
If you’ve ever worked on a compiler project, this should feel familiar — it mirrors how human teams work. The change is that you can spin up “teammates” instantly, and they’re willing to grind through repetitive work without fatigue.
But don’t confuse that with guaranteed quality. Multi‑agent systems can still:
Produce code that
looks plausible
but is wrong.
Miss edge cases.
Get “stuck” in local optima (a design that compiles but can’t be extended).
Overfit to a test suite (passing tests without correctly implementing the language).
What the approach does offer is
parallelism
and
iteration speed
. If a human team might take a week to produce a first prototype of a subsystem, a multi‑agent setup might produce several alternative prototypes in a day — then you pick the best direction.
The real milestone: integration, not generation
Most people imagine AI coding progress as “it can write more lines of code.” For compilers, lines of code are not the bottleneck. The bottleneck is
integration
:
Do the lexer and parser agree on tokenization rules?
Do semantic checks produce consistent, actionable errors?
Does the IR preserve the semantics of the input program?
Do optimizations keep behavior intact across undefined‑behavior boundaries?
Can it compile large real‑world codebases without timing out or blowing memory?
A multi‑agent team that can keep these parts coherent is doing something qualitatively different from a model that can generate a neat parser snippet.
How you can tell whether the compiler is “real”
There are a few litmus tests that separate “a neat demo” from “a compiler you can trust for work”:
Self‑hosting
: can the compiler compile itself?
C standard conformance
: does it pass known test suites?
Differential testing
: do outputs match GCC/Clang across huge randomized test sets?
Debuggability
: can it produce symbols and cooperate with debuggers?
Target breadth
: does it support more than one CPU / platform?
Many early compilers in history were “real” long before they were production grade — so it’s fair to call a new compiler real even if it’s not ready for your kernel build yet. But the distance from “can compile small C programs” to “is safe for production” is enormous.
Why this matters even if you never use that compiler
The interesting implication is not “AI replaced compiler engineers.” It’s that
compiler engineering
becomes a more accessible target for experimentation.
Historically, compiler work has a high activation energy:
You need deep knowledge of language design and semantics.
You need a lot of scaffolding: parsers, IR infrastructure, test harnesses.
You need time.
If multi‑agent tools can generate and maintain much of that scaffolding, then more people can explore:
Niche languages (domain‑specific languages, embedded scripting languages).
Alternative compiler architectures.
Safety and verification tooling (e.g., compilers with built‑in sanitization).
Tooling around compilers: auto‑minimizers for bugs, test case generators, regression systems.
This is similar to what happened when web frameworks matured: you stopped writing raw socket servers and started composing higher‑level pieces. That didn’t eliminate backend engineering; it shifted it.
The hidden cost: trust and provenance
One reason compilers are sensitive is that they sit at the foundation of the software stack. If you don’t trust your compiler, you don’t trust your binary. This creates two immediate questions for AI‑assisted compiler projects:
Provenance
: Who authored which parts? What model? What prompts? What human reviews happened?
Security
: How do you ensure there isn’t a subtle backdoor or vulnerability introduced by accident (or by a compromised dependency)?
There’s also the classic “trusting trust” problem: a compiler could insert malicious behavior into outputs while compiling itself. Modern toolchains mitigate this with techniques like diverse double‑compiling and reproducible builds — and AI‑generated code will likely increase pressure to adopt these practices more broadly.
What multi‑agent coding is likely to be good at next
Multi‑agent systems shine when:
The work can be decomposed into modules.
There are clear interfaces.
There’s fast feedback (tests, benchmarks, fuzzers).
Compilers fit surprisingly well: they’re modular, interface‑driven, and testable.
The next wave is likely to look like:
Agent‑driven porting
: “support ARM64 Windows” becomes a series of structured tasks.
Automated diagnostics improvement
: generate and validate better error messages.
Fuzzer + fixer loops
: agents that generate failing programs, minimize them, and propose patches.
IR exploration
: generating alternative optimization passes and measuring correctness/performance.
What it does
not
mean (yet)
It does not mean:
Every big software system can be created by “spinning up agents.”
You can skip specification work.
You can ignore tests.
Security and maintainability are solved.
A compiler is an excellent demo target because correctness is measurable and the project is bounded. The truly hard software problems are often unbounded: messy requirements, UX tradeoffs, long‑tail integrations, and human coordination.
Bottom line
A team of AI agents producing a functioning C compiler is a meaningful milestone — not because compilers are suddenly easy, but because it demonstrates a workflow shift:
AI as a coordinated engineering team
rather than a single autocomplete brain. The long runway remains trust, testing, and integration with real‑world toolchains, but the direction is clear: more software will be built by orchestrating systems, not just writing code.
Sources
https://arstechnica.com/ai/2026/02/sixteen-claude-ai-agents-working-together-created-a-new-c-compiler/
https://en.wikipedia.org/wiki/Compiler
https://en.wikipedia.org/wiki/C_(programming_language
)
https://clang.llvm.org/
https://gcc.gnu.org/
←
Previous Post
Next Post
→
→ Zuckerberg’s unsealed email raises an uncomfortable question: should platforms study their harms less?
Waymo and the rise of “world models” for driving: what a Genie-style simulator changes ←
Copyright © 2026 Rill.blog
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Abdul Jabbar
Zuckerberg’s unsealed email raises an uncomfortable question: should platforms study their harms less?
Waymo and the rise of “world models” for driving: what a Genie-style simulator changes
A practical explainer of what it means for a team of AI agents to design, implement, and validate a new C compiler — and the hard engineering realities that still apply.
Document Title
Page not found - Rill.blog
Image Alt
Rill.blog
Title Attribute
Rill.blog » Feed
RSD
Skip to content
Placeholder Attribute
Search...
Email address
Page Content
Page not found - Rill.blog
Skip to content
Home
Read Now
Urdu Novels
Mukhtasar Kahanian
Urdu Columns
Main Menu
This page doesn't seem to exist.
It looks like the link pointing here was faulty. Maybe try searching?
Search for:
Search
Get all the latest news and info sent to your inbox.
Please enable JavaScript in your browser to complete this form.
Email
*
Subscribe
Categories
Copyright © 2025 Rill.blog
English
العربية
Čeština
Dansk
Nederlands
Eesti
Suomi
Français
Deutsch
Ελληνικά
Magyar
Bahasa Indonesia
Italiano
日本語
한국어
Latviešu valoda
Lietuvių kalba
Norsk bokmål
Polski
Português
Română
Русский
Slovenčina
Slovenščina
Español
Svenska
ไทย
Türkçe
Українська
Tiếng Việt
Notifications
Rill.blog
Rill.blog » Feed
RSD
Search...
Email address
e Eesti