В этой статье описывается метод автоматизации поддержки форков программного обеспечения с использованием AI-агентов для написания кода, применённый к форку Cohere проекта vLLM. Подход сокращает время, необходимое для интеграции обновлений из основного репозитория (upstream), с недель до дней за счёт замены ручного вмешательства автоматизированным циклом обратной связи.
- Рабочий процесс разбивает поддержку на три компонента, автоматизируемые агентами: внедрение изменений (rebase и разрешение конфликтов), сбор метрик (запуск тестов и бенчмарков) и контроллер (итеративное исправление).
- Система использует git rebase для воспроизведения пользовательских коммитов поверх новых тегов основного репозитория, используя rerere для известных решений.
- Агент отслеживает результаты тестов и итеративно применяет исправления до тех пор, пока все проверки не пройдут успешно, при этом люди проверяют только конечный результат.
- Этот метод снижает необходимость внимания разработчиков к эпизодическим задачам, позволяя форку автоматически оставаться в синхронизации с улучшениями основного репозитория.
Автоматизируя цикл обратной связи по синхронизации, измерению и исправлению, этот подход позволяет командам интегрировать функции и исправления ошибок из основного репозитория при минимальном участии человека.