16 个 Claude 智能体写出 10 万行 C 编译器：约 2,000 次会话、成本略低于 20,000 美元
Anthropic 研究员 Nicholas Carlini 让 16 个并行 Claude 智能体从零构建基于 Rust 的 C 编译器：共享裸 git 仓库、Docker 容器、用 current_tasks/ 锁文件认领任务。在近 2,000 次 Claude Code 会话、约 20,000 美元 API 成本下，产出 100,000 行编译器，可为 x86、ARM、RISC-V 构建 Linux 6.9。数字为作者口径，本站未独立复测。任务：1. 搭建运行框架：在 Docker 容器中让 Claude Code 无限循环运行，共享一个裸 git 仓库。〔设定〕 2. 智能体通过向 current_tasks/ 写入锁文件认领任务，再拉取、合并、推送以避免重复工作。〔设定〕 3. 作者设计测试、环境与反馈机制，使智能体无需人工在场即可自行定位工作；执行期间无人工主动干预。〔设定·备料〕 4. 以 GCC 作为在线已知正确参照，把内核编译拆成按文件并行的任务。〔异常处理〕；工具：Claude。人工角色：- 设定：作者设计运行框架、任务锁方案、测试与反馈文件，划定智能体的工作方式。 - 运行期间的人工持续参与：原始材料未说明。；局限：- 作者自称这是非常早期的研究原型：无智能体间通信与编排层，智能体自行选择「下一个最明显」的任务。 - 高成本（略低于 20,000 美元）与智能体在全新容器中大量自我定位时间是主要限制。 - 合并冲突频繁；系统需要极高质量的测试套件防止智能体解决错误的问题。 - 生成代码效率低于 GCC；汇编器与链接器仍有 bug。。
工具
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概述
Anthropic 研究员 Nicholas Carlini 让 16 个并行 Claude 智能体从零构建基于 Rust 的 C 编译器：共享裸 git 仓库、Docker 容器、用 current_tasks/ 锁文件认领任务。在近 2,000 次 Claude Code 会话、约 20,000 美元 API 成本下，产出 100,000 行编译器，可为 x86、ARM、RISC-V 构建 Linux 6.9。数字为作者口径，本站未独立复测。
工作流程
1. 搭建运行框架：在 Docker 容器中让 Claude Code 无限循环运行，共享一个裸 git 仓库。〔设定〕 2. 智能体通过向 current_tasks/ 写入锁文件认领任务，再拉取、合并、推送以避免重复工作。〔设定〕 3. 作者设计测试、环境与反馈机制，使智能体无需人工在场即可自行定位工作；执行期间无人工主动干预。〔设定·备料〕 4. 以 GCC 作为在线已知正确参照，把内核编译拆成按文件并行的任务。〔异常处理〕
原文报告的结果
- 近 2,000 次会话、约两周：消耗 20 亿输入令牌、生成 140 million（1.4 亿）输出令牌，总成本略低于 20,000 美元。 - 100,000 行编译器可在 x86、ARM、RISC-V 构建可启动的 Linux 6.9；可编译 QEMU、FFmpeg、SQLite、Postgres、Redis；多数测试套件通过率约 99%。 - 无原生 16 位 x86 后端（实模式调用 GCC）；汇编器/链接器仍有 bug；生成代码效率低于 GCC。 （作者口径，本站未独立复测。）
人工角色
- 设定：作者设计运行框架、任务锁方案、测试与反馈文件，划定智能体的工作方式。 - 运行期间的人工持续参与：原始材料未说明。
局限
- 作者自称这是非常早期的研究原型：无智能体间通信与编排层，智能体自行选择「下一个最明显」的任务。 - 高成本（略低于 20,000 美元）与智能体在全新容器中大量自我定位时间是主要限制。 - 合并冲突频繁；系统需要极高质量的测试套件防止智能体解决错误的问题。 - 生成代码效率低于 GCC；汇编器与链接器仍有 bug。
试一试
我想复现并行智能体工作流以完成一个编码任务。使用 Docker 容器中的 Claude Code 和共享的裸 git 仓库。实现任务锁定机制，智能体通过向 current_tasks/ 写入文件来认领工作。设置一个无限循环脚本，运行 claude --dangerously-skip-permissions，并附带提示词指示其将任务拆分为小块并推送更改。[可替换输入：具体编码项目、智能体数量、测试套件位置]。首先，使用 2 个智能体在一个小模块上进行干运行测试，以验证锁定文件同步和合并冲突处理。在扩大规模前，向我展示 git 日志和锁定文件状态。确保我在开始完整运行前批准测试框架配置。
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