Новый проект
Rust-компилятор записывает поведение LLM-агентов, извлекает повторяемую логику и выпускает проверенные WebAssembly-артефакты с защищённым исполнением.
AI-разбор
Auto записывает трассы работы LLM-агента, включая запросы, вызовы инструментов, аргументы и результаты, а затем преобразует повторяемое поведение в типизированный граф задач. Конвейер выполняет символическое извлечение, дистилляцию остаточных нечётких узлов в небольшие модели, проверку по поведенческому контракту и оптимизацию, после чего создаёт контентно-адресуемый файл .cbin с кодом, моделями и манифестом измерений. Среда исполнения использует два уровня: быстрый скомпилированный путь tier-1 и frontier-модель tier-0 для новых входов; срабатывание защитного условия запускает декомпиляцию, запись трассы и повторную компиляцию. WebAssembly-артефакты объявляют нулевое число импортов, а загрузчик ограничивает доступы, дополнительно применяя лимиты топлива и памяти. В проект входят CLI, локальный реестр с подписью Ed25519, HTTP-сервис, прокси для OpenAI-агентов, демон повторной компиляции, SDK для Python и TypeScript, а также встраивание в Python и Node.js. Ограничения подтверждены самим README: тестовые наборы синтетические, текстовая генерация часто остаётся на tier-0, защитные условия основаны на лексическом сходстве, а семантические стражи и Sigstore пока являются планами.
Инженеры инфраструктуры ИИ, разработчики LLM-агентов и систем WebAssembly, исследователи компиляторов и синтеза программ, а также команды, которым нужны проверяемое исполнение, контроль стоимости и постепенная оптимизация собственных агентских рабочих процессов.
Темы