AI Membangun Compiler C Otomatis: Agen Claude Hasilkan Compiler Open-Source

ai membangun compiler c otomatis menjadi demonstrasi nyata kemampuan agen AI untuk berkoordinasi dan mengerjakan perangkat lunak kelas infrastruktur. Proyek ini memperlihatkan bagaimana banyak agen berbasis model Claude dapat berkolaborasi tanpa kontrol sentral untuk menghasilkan sebuah compiler C fungsional dari nol.

Metode Eksperimen dengan Claude Opus 4.6

Pengembangan dilakukan selama dua minggu menggunakan 16 instance Claude Opus 4.6. Setiap agen dijalankan di dalam kontainer Docker, mengkloning repositori Git yang sama, dan bekerja secara independen tanpa manajer manusia atau pengontrol terpusat.

Penugasan tugas berlangsung otomatis, konflik perubahan kode diselesaikan melalui mekanisme Git, dan perubahan yang dianggap layak didorong ke repositori utama tanpa pengawasan langsung. Total keluaran mencapai sekitar 100.000 baris kode Rust lewat hampir 2.000 sesi pengkodean, dengan biaya API sekitar 20.000 USD.

Kemampuan Compiler dan Cakupan Proyek

Hasil akhir berupa compiler C open-source yang ditulis dari awal. Compiler tersebut mampu mengompilasi Linux 6.9 untuk arsitektur x86, ARM, dan RISC-V, serta menangani proyek open-source besar seperti PostgreSQL, SQLite, Redis, dan FFmpeg.

Pada pengujian yang menuntut seperti GCC Torture Test Suite, compiler ini mencapai tingkat kelulusan 99 persen. Sebagai bukti simbolis kapabilitasnya, compiler juga berhasil mengompilasi dan menjalankan Doom, yang sering digunakan sebagai tolok ukur kemampuan compiler.

Kenapa Hasil Ini Penting

Eksperimen ini menandai kemampuan agen otonom untuk mengelola basis kode besar dan menghasilkan perangkat lunak tingkat infrastruktur. Meskipun belum menjadi pengganti penuh untuk GCC, proyek ini menunjukkan langkah signifikan menuju rekayasa perangkat lunak AI otonom.

Untuk tim pengembangan, model kerja semacam ini berpotensi menangani tugas repetitif seperti perbaikan bug sederhana, refaktorisasi besar, dan pengujian otomatis. Dengan demikian, fokus manusia dapat bergeser ke desain arsitektur, pengambilan keputusan kompleks, dan verifikasi akhir.

Beberapa aspek masih memerlukan perhatian, seperti kualitas kode, akurasi verifikasi, dan proses peninjauan. Mekanisme kontrol versi dan strategi review tetap penting untuk menjamin keandalan hasil yang dibangun oleh agen-agen ini.

Implikasi Untuk Praktik Pengembangan

Praktik pengembangan perangkat lunak kemungkinan akan berevolusi menjadi kolaborasi antara manusia dan kumpulan agen AI. Peran pengembang diperkirakan lebih mengarah pada pengarahan, pengawasan, dan validasi output otomatis daripada menulis setiap baris kode manual.

Pergeseran ini membuka peluang efisiensi, namun juga menuntut perubahan proses engineering—mulai dari pipeline CI/CD, kebijakan review, hingga tooling untuk audit dan verifikasi. Investasi di proses verifikasi dan keamanan kode menjadi semakin krusial seiring meningkatnya kontribusi agen otomatis.

Secara ringkas, proyek ini menjadi contoh praktis bagaimana ai membangun compiler c otomatis dapat berfungsi di dunia nyata. Hasilnya menambah wacana tentang peran agen AI dalam pembuatan perangkat lunak dan memberi gambaran awal tentang tantangan operasional yang perlu diselesaikan sebelum adopsi luas.

Referensi teknis dan detail eksperimen tersedia melalui laporan engineering yang dipublikasikan oleh tim yang melakukan eksperimen.