Sešpadsmit mākslīgā intelekta aģenti kopā izveidoja C kompilatoru — kāpēc tas ir svarīgi (un ko tas vēl nenozīmē)

/Vispārīgi/ Autors

Virsraksts, piemēram, “sešpadsmit mākslīgā intelekta aģenti izveidoja C kompilatoru”, izklausās vai nu pēc burvju trika, vai zinātniskās fantastikas sižeta sākuma. Patiesībā tas ir kaut kas interesantāks: ieskats tajā, kā mainās programmatūras inženierija, kad mākslīgā intelekta modeli var uztvert nevis kā sarunu partneri, bet gan kā…darbaspēks— daļēji neatkarīgu aģentu kopums, kas var plānot, sadalīt uzdevumus, rakstīt kodu, pārskatīt viens otru un atkārtot.

Šajā ierakstā ir sīkāk aprakstīts, kas ir C kompilators, kas nepieciešams tā izveidei, kā praksē izskatās “vairāku aģentu” darbs un kāda veida projektus šīs sistēmas, visticamāk, atvieglos (un kuri no tiem spītīgi paliks sarežģīti).

Kas ir kompilators, vienkāršoti izsakoties?

Kompilators ir programma, kas tulko jūsu rakstīto kodu (aavota valoda) formā, ko dators var izpildīt (amērķa valoda, bieži vien mašīnkods). Taču “tulkojums” ir nepietiekami novērtēts. Ražošanas kompilatoram ir arī:

  • Noraidīt nederīgas programmas(un paskaidrojiet, kāpēc, ideālā gadījumā ar noderīgiem kļūdu ziņojumiem).
  • Ieviest valodas noteikumus(tipi, darbības joma, atmiņas modeļa noteikumi, nedefinēti uzvedības ierobežojumi).
  • Optimizētkodu, lai tas darbotos ātri un izmantotu mazāk atmiņas.
  • Mērķējiet uz vairākiem centrālajiem procesoriem un operētājsistēmām(x86‑64, ARM64, RISC‑V; Linux, macOS, Windows; iegultās mērķsistēmas).
  • Integrēt ar rīku ķēdēm: saistītāji, asembleri, atkļūdotāji, būvēšanas sistēmas.

Noderīgs mentālais modelis ir tāds, ka kompilators nav viena lieta, bet gan cauruļvads:

  1. Leksings: pārvērst varoņus par žetoniem.
  2. Parsēšana: pārvērst tokenus strukturētā sintakses kokā.
  3. Semantiskā analīze: atrisināt nosaukumus, tipus un noteikumus, kas nav redzami tikai no sintakses.
  4. Starpposma pārstāvība (IR): pārveidot programmu “kompilatoram draudzīgā” formā.
  5. Optimizācijauzlabot IR.
  6. Koda ģenerēšana: izstarot mašīnkodu (vai citu mērķa valodu).

Tas ir “mācību grāmatas” skatījums. Inženierijas skatījums pievieno būvēšanas veiktspēju, reproducējamību, drošības pastiprināšanu, diagnostiku un bezgalīgo reālās pasaules kodu bāzu realitāti, izmantojot visus valodas aspektus.

Kāpēc C ir nežēlīgs mērķis

ĒkaaKompilatora izveide ir sarežģīta.CKompilators ir īpaša veida cietais disks, jo C satur:

  • Liela “asu malu” virsma (rādītāji, manuāla atmiņas pārvaldība).
  • Ilga kompilatora atkarīgas uzvedības vēsture.
  • Specifikācija, kas pilna arnedefinēta uzvedība— gadījumi, kad valoda apzināti nenorāda, kas notiek.

Nedefinēta uzvedība nav tikai akadēmiska. Tā ir vienošanās: kompilatoram ir atļauts pieņemt, ka nedefinēta uzvedība nekad nenotiek, kas ļauj veikt optimizācijas, bet arī rada kļūdas, ja reāls kods to nejauši aktivizē.

Maiņstrāvas kompilators, kas irnedaudz nepareizinav “lielākoties labs”; tas var ģenerēt nedaudz nepareizus bināros failus, kas neizdodas tikai noteiktos optimizācijas līmeņos, noteiktos procesoros vai ar noteiktām ievades vērtībām. Tāpēc kompilatoru testēšana ir tik intensīva: ir nepieciešami plaši testēšanas komplekti, izplūdināta analīze, diferenciālā testēšana pret zināmiem kompilatoriem (piemēram, GCC/Clang) un reālās pasaules būvēšanas pārklājums.

Ko tad nozīmē, ka "sešpadsmit aģenti" to uzbūvēja?

Galvenā ideja nav tā, ka viens modelis kļuva viedāks vienas nakts laikā. Tā ir tā, ka darbplūsma kļuva strukturētāka.

Vairāku aģentu iestatīšana parasti izskatās šādi:

  • Aplānotājs/vadītājs aģentssadala projektu moduļos un atskaites punktos.
  • Ieviesēju aģentirakstīt kodu konkrētām apakšsistēmām (lekseram, parsētājam, IR, koda ģenerēšanai, testiem).
  • Recenzentu aģentikritizēt dizainus un pārbaudīt, vai nav loģikas nepilnību.
  • Atesta/pūkaina vielaizveido testa gadījumus un meklē kļūmes.
  • Adokumentācijas aģentsraksta lietošanas dokumentāciju un piemērus.

Ja kādreiz esat strādājis pie kompilatora projekta, tam vajadzētu šķist pazīstamam — tas atspoguļo to, kā strādā cilvēku komandas. Izmaiņas ir tādas, ka varat acumirklī piesaistīt “komandas biedrus”, un viņi ir gatavi bez noguruma veikt atkārtotu darbu.

Taču nejauciet to ar garantētu kvalitāti. Daudzaģentu sistēmas joprojām var:

  • Izveidot kodu, kasizskatās ticamibet ir nepareizi.
  • Nepalaidiet garām malas gadījumus.
  • “Iestrēgt” lokālajā optimā (dizaistā, kas kompilējas, bet to nevar paplašināt).
  • Pārmērīga pielāgošana testu komplektam (testu nokārtošana, nepareizi implementējot valodu).

Ko šī pieeja piedāvā, irparalēlismsuniterācijas ātrumsJa cilvēku komandai pirmā apakšsistēmas prototipa izveide varētu aizņemt nedēļu, daudzaģentu iestatījumos vienas dienas laikā varētu tikt izveidoti vairāki alternatīvi prototipi — tad jūs izvēlaties labāko virzienu.

Īstais pagrieziena punkts: integrācija, nevis paaudze

Lielākā daļa cilvēku iztēlojas mākslīgā intelekta kodēšanas progresu kā "spēju uzrakstīt vairāk koda rindiņu". Kompilatoriem koda rindiņas nav sašaurinājums. Sašaurinājums irintegrācija:

  • Vai leksers un parsētājs vienojas par tokenizācijas noteikumiem?
  • Vai semantiskās pārbaudes rada konsekventas, noderīgas kļūdas?
  • Vai IR saglabā ievades programmas semantiku?
  • Vai optimizācijas saglabā uzvedību neskartu pāri nenoteiktām uzvedības robežām?
  • Vai tas var kompilēt lielas reālās pasaules koda bāzes, neiztērējot taimautu vai neiztērējot daudz atmiņas?

Daudzaģentu komanda, kas spēj saglabāt šīs daļas saskaņotas, dara kaut ko kvalitatīvi atšķirīgu no modeļa, kas var ģenerēt glītu parsētāja fragmentu.

Kā noteikt, vai kompilators ir “īsts”?

Ir daži lakmusa testi, kas atšķir “glītu demonstrāciju” no “kompilatora, kuram var uzticēties darbā”:

  1. PašapkalpošanāsVai kompilators var pats sevi kompilēt?
  2. C standarta atbilstībaVai tas iztur zināmus testu komplektus?
  3. Diferenciālā testēšanaVai rezultāti atbilst GCC/Clang milzīgos nejaušinātos testa komplektos?
  4. Atkļūdošanas iespējamībaVai tas var ģenerēt simbolus un sadarboties ar atkļūdotājiem?
  5. Mērķa platumsVai tas atbalsta vairāk nekā vienu centrālo procesoru/platformu?

Daudzi agrīnie kompilatori vēsturē bija “īsti” ilgi pirms tie kļuva par ražošanas klases kompilatoriem, tāpēc ir pamatoti saukt jaunu kompilatoru par īstu, pat ja tas vēl nav gatavs kodola būvēšanai. Taču attālums no “var kompilēt mazas C programmas” līdz “ir drošs ražošanas videi” ir milzīgs.

Kāpēc tas ir svarīgi, pat ja jūs nekad neizmantojat šo kompilatoru

Interesanta sekas nav tā, ka “mākslīgais intelekts aizstāja kompilatoru inženierus”. Tā ir tā, kakompilatora inženierijakļūst par pieejamāku mērķi eksperimentiem.

Vēsturiski kompilatora darbam ir augsta aktivācijas enerģija:

  • Jums ir nepieciešamas padziļinātas zināšanas par valodas dizainu un semantiku.
  • Jums ir nepieciešams daudz atbalsta elementu: parsētāji, IR infrastruktūra, testēšanas instalācijas.
  • Tev vajag laiku.

Ja daudzaģentu rīki var ģenerēt un uzturēt lielu daļu no šiem sastatnēm, tad vairāk cilvēku var izpētīt:

  • Nišas valodas (konkrētai jomai raksturīgas valodas, iegultās skriptvalodas).
  • Alternatīvas kompilatoru arhitektūras.
  • Drošības un verifikācijas rīki (piemēram, kompilatori ar iebūvētu sanitizāciju).
  • Rīki ap kompilatoriem: kļūdu automātiskie minimizētāji, testu gadījumu ģeneratori, regresijas sistēmas.

Tas ir līdzīgi tam, kas notika, kad tīmekļa ietvari nobrieda: jūs pārtraucāt rakstīt neapstrādātus ligzdu serverus un sākāt komponēt augstāka līmeņa daļas. Tas neizslēdza serveru inženieriju; tas to mainīja.

Slēptās izmaksas: uzticēšanās un izcelsme

Viens no iemesliem, kāpēc kompilatori ir jutīgi, ir tas, ka tie atrodas programmatūras steka pamatā. Ja neuzticaties savam kompilatoram, neuzticaties arī savam binārajam failam. Tas rada divus tūlītējus jautājumus mākslīgā intelekta atbalstītiem kompilatoru projektiem:

  • IzcelsmeKas ir kuru daļu autors? Kura modeļa autors? Kādi pamudinājumi? Kādas cilvēku veiktas pārskatīšanas?
  • DrošībaKā jūs nodrošināt, ka nejauši (vai apdraudētas atkarības dēļ) nerodas neuzkrītošas ​​aizmugurējās durvis vai ievainojamības?

Pastāv arī klasiskā "uzticēšanās" problēma: kompilators, kompilējot pats, var ievietot izvades datos ļaunprātīgu uzvedību. Mūsdienu rīku ķēdes to mazina ar tādām metodēm kā dažādas dubultkompilācijas un reproducējamas versijas, un mākslīgā intelekta ģenerēts kods, visticamāk, palielinās spiedienu plašāk ieviest šīs prakses.

Kādas daudzaģentu kodēšanas prasmes, visticamāk, būs labas nākotnē?

Daudzaģentu sistēmas izceļas, ja:

  • Darbu var sadalīt moduļos.
  • Ir skaidras saskarnes.
  • Ir ātra atgriezeniskā saite (testi, etaloni, fuzzeri).

Kompilatori pārsteidzoši labi iederas: tie ir modulāri, saskarnes vadīti un testējami.

Nākamais vilnis, visticamāk, izskatīsies šādi:

  • Aģenta vadīta pārnešana“Atbalsts ARM64 Windows” kļūst par strukturētu uzdevumu sēriju.
  • Automatizētas diagnostikas uzlabošana: ģenerēt un validēt labākus kļūdu ziņojumus.
  • Fuzzer + fiksatora cilpas: aģenti, kas ģenerē neveiksmīgas programmas, samazina to skaitu un piedāvā ielāpus.
  • IR izpēte: alternatīvu optimizācijas gājienu ģenerēšana un pareizības/veiktspējas mērīšana.

Ko tas daraneļauns (vēl)

Tas nenozīmē:

  • Katru lielu programmatūras sistēmu var izveidot, "izveidojot aģentus".
  • Specifikācijas darbu var izlaist.
  • Jūs varat ignorēt testus.
  • Drošība un apkope ir atrisināta.

Kompilators ir lielisks demonstrācijas mērķis, jo pareizību var izmērīt un projekts ir ierobežots. Patiesi cietās programmatūras problēmas bieži vien ir neierobežotas: nekārtīgas prasības, lietotāja pieredzes kompromisi, garastes integrācijas un cilvēku koordinācija.

Apakšējā līnija

Mākslīgā intelekta aģentu komandas izveide, kas izveido funkcionējošu C kompilatoru, ir nozīmīgs pagrieziena punkts — nevis tāpēc, ka kompilatori pēkšņi ir kļuvuši vienkārši, bet gan tāpēc, ka tas demonstrē darbplūsmas maiņu:Mākslīgais intelekts kā koordinēta inženieru komandanevis vienas automātiskās pabeigšanas smadzenes. Garais skrejceļš joprojām ir uzticēšanās, testēšana un integrācija ar reālās pasaules rīku ķēdēm, taču virziens ir skaidrs: vairāk programmatūras tiks veidota, organizējot sistēmas, ne tikai rakstot kodu.

Avoti

Saņemiet visas jaunākās ziņas un informāciju savā iesūtnē.

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
a Latviešu valoda