teaql/teaql-agent-kit

解決的問題

TeaQL Agent Kit 解決了直接從需求到實作的程式碼代理不可靠的問題。它透過在意圖與程式碼之間引入一個決定性、模型中介的層級，防止代理同時創造領域合約與業務邏輯。

作法

與提示到程式碼的循環不同，TeaQL 實作了一種「哈尼斯模式」，強制執行特定的執行順序：

1. 領域建模：代理建立業務意圖的可檢視中間表示（KSML 模型）。
2. 決定性評估：回饋預言機檢查模型是否有錯誤，並提供具體的修復指引。
3. 合約產生：驗證通過後，模型轉換為多語言的型別化 API 边界（領域程式庫）。
4. 受限實作：代理根據此固定合約實作應用程式邏輯，並由具備模型感知能力的輔助工具協助，教導代理可用的 API。
5. 驗證：結果透過編譯、測試與執行時政策檢查進行驗證，產生具備證據支持的結果。

適用對象

需要在非決定性 AI 生成周圍具備高可靠性、可稽核性與決定性結構的軟體開發人員與 AI 工程師，用於建構程式碼代理或代理工作流程。

主要亮點

• 多語言支援：為 Java、Rust、Go、Swift、Python、C#/.NET 與 TypeScript 產生型別化領域程式庫。
• 執行時治理：強制執行必要身分、意圖稽核（讀取時的目的/註解、寫入時的稽核原因）與能力沙箱化。
• 基於證據的完成：從初始需求經評估與測試至最終應用，建立可追蹤的證據鏈。
• 並行人工審查：允許人工審查者檢視 KSML 模型並提供非同步回饋，而不會阻擋代理的進度。