{"id":640,"date":"2026-03-01T08:18:19","date_gmt":"2026-03-01T06:18:19","guid":{"rendered":"https:\/\/vittrup-graversen.dk\/?p=640"},"modified":"2026-03-28T12:10:37","modified_gmt":"2026-03-28T10:10:37","slug":"16-ai-agenter-byggede-en-c-compiler-fra-bunden-og-den-kan-kompilere-linux-kernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vittrup-graversen.dk\/index.php\/2026\/03\/01\/16-ai-agenter-byggede-en-c-compiler-fra-bunden-og-den-kan-kompilere-linux-kernen\/","title":{"rendered":"16 AI-agenter byggede en C-compiler fra bunden \u2014 og den kan kompilere Linux-kernen"},"content":{"rendered":"\n

Hvad sker der, n\u00e5r du s\u00e6tter 16 AI-agenter l\u00f8s p\u00e5 et af datalogi-verdenens sv\u00e6reste problemer \u2014 at bygge en C-compiler fra bunden? Det har Anthropics forsker Nicholas Carlini testet, og resultatet hedder Claude C Compiler<\/strong> (CCC): en Rust-baseret compiler med 100.000 linjer kode, der faktisk kan kompilere Linux-kernen p\u00e5 x86, ARM og RISC-V.<\/p>\n\n\n\n

S\u00e5dan fungerer agent teams<\/h2>\n\n\n\n

Carlini brugte en ny tilgang kaldet agent teams<\/em>, hvor flere Claude Code-instanser arbejder parallelt p\u00e5 den samme kodebase \u2014 hver i sin egen Docker-container. I alt k\u00f8rte projektet n\u00e6sten 2.000 Claude Code-sessioner til en samlet API-omkostning p\u00e5 ca. $20.000.<\/p>\n\n\n\n

Arkitekturen er overraskende enkel: et git-repo fungerer som central hub, og hver agent kloner en lokal kopi i sin container. Agenterne koordinerer via et simpelt l\u00e5sesystem \u2014 de skriver tekstfiler til en current_tasks\/<\/code>-mappe for at \u201creservere\u201d opgaver. Git\u2019s egen synkronisering forhindrer to agenter i at arbejde p\u00e5 det samme problem samtidig.<\/p>\n\n\n\n

\"Claude<\/figure>\n\n\n\n

Ingen orkestrator \u2014 agenterne styrer selv<\/h2>\n\n\n\n

Det mest bem\u00e6rkelsesv\u00e6rdige er m\u00e5ske, at der ikke er nogen central orkestrator. Hver agent beslutter selv, hvad der er den \u201cn\u00e6ste mest oplagte\u201d opgave. N\u00e5r en agent sidder fast, vedligeholder den et l\u00f8bende dokument over mislykkede fors\u00f8g og resterende opgaver. Det hele k\u00f8rer i en uendelig loop \u2014 og ja, Carlini bem\u00e6rker t\u00f8rt, at en agent p\u00e5 et tidspunkt ved et uheld k\u00f8rte pkill -9 bash<\/code> og dermed dr\u00e6bte sig selv.<\/p>\n\n\n\n

Hvad Chris Lattner siger om koden<\/h2>\n\n\n\n

Chris Lattner \u2014 skaberen af Swift, LLVM og Clang \u2014 har gennemg\u00e5et koden<\/a> og er generelt imponeret. Han sammenligner resultatet med \u201cet kompetent l\u00e6rebogs-implementation, den type system et st\u00e6rkt hold af studerende kunne bygge tidligt i et projekt.\u201d Men han p\u00e5peger ogs\u00e5 begr\u00e6nsninger: compileren optimerer mod at best\u00e5 tests snarere end at bygge generelle abstraktioner, som et menneske ville.<\/p>\n\n\n\n

Lattner konkluderer, at Claude C Compiler demonstrerer, at AI-systemer er fremragende til at samle kendte teknikker og optimere mod m\u00e5lbare succeskriterier \u2014 men stadig k\u00e6mper med den \u00e5bne generalisering, der kr\u00e6ves til produktionskvalitet.<\/p>\n\n\n\n

Lektioner for agentic engineering<\/h2>\n\n\n\n

Carlinis vigtigste indsigter handler ikke om compileren selv, men om hvordan man designer milj\u00f8er til autonome AI-agenter:<\/p>\n\n\n\n