在人工智能協作編程領域，一項突破性成果引發關注。Anthropic公司研究員Nicholas Carlini通過部署16個Claude Opus 4.6智能體，在近乎無人干預的條件下，僅用兩周時間便完成了約10萬行Rust代碼的編寫，成功構建出具備完整功能的C語言編譯器。這項實驗不僅驗證了AI自主協作的可行性，更展示了多智能體系統在復雜工程任務中的高效運作能力。
實驗的核心在于智能體團隊（Agent Teams）的協作機制。16個AI實例被分別部署在獨立的Docker容器中，通過共享的Git代碼倉庫實現協同開發。系統未設置中央調度節點，每個智能體如同獨立開發者般自主分析任務優先級，通過寫入鎖文件領取開發任務，并將完成代碼推送至主分支。當出現代碼合并沖突時，智能體能夠通過協商機制自動解決，全程無需人工介入。這種去中心化的協作模式，在約2000次代碼會話中逐步構建起編譯器的完整架構。
該編譯器展現出強大的技術實力。項目成本約2萬美元（約合人民幣13.9萬元），最終成果不僅支持啟動Linux 6.9內核，還兼容x86、ARM和RISC-V三大主流架構。在功能驗證階段，編譯器成功編譯了PostgreSQL、SQLite、Redis和FFmpeg等知名開源項目，GCC壓力測試通過率高達99%。更令人矚目的是，其編譯的《毀滅戰士》（Doom）游戲可正常運行，充分證明代碼生成的可靠性與優化能力。
技術實現層面，智能體團隊通過模塊化開發策略提升效率。每個實例專注于特定功能模塊，如詞法分析、語法解析或代碼生成，同時通過共享倉庫保持代碼一致性。實驗數據顯示，智能體在任務分配上的準確率超過92%，沖突解決效率達到人工團隊的85%。這種自主協作模式為大規模軟件開發提供了新范式，尤其適用于需要快速迭代的場景。
目前，Anthropic已將該項目完整代碼庫開源至GitHub平臺。開發者可自由訪問編譯器源碼、智能體協作日志及實驗數據集。這項成果不僅為AI編程研究提供重要參考，更推動行業重新思考軟件開發中的角色分工。隨著多智能體系統技術的成熟，未來或可應用于更復雜的系統開發，如操作系統內核或分布式計算框架的構建。
