Como comandar 30 agentes de IA: Aumentando a produtividade na codificação em 10 vezes com Gastown
TuBrief 편집팀
2026년 2월 25일
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Computing/Software원본 영상을 바탕으로 AI의 도움을 받아 작성했습니다. 원본 영상이 기준입니다.
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A era de simplesmente fazer perguntas a um chatbot e esperar por uma resposta acabou. Embora o Claude Code ou o GitHub Copilot sejam assistentes excelentes, eles são muito lentos e lineares para modificar sistemas corporativos onde centenas de arquivos estão interconectados. Confiar tudo a uma única IA, que perde o contexto e se perde à medida que a sessão se alonga, agora é apenas um gargalo na produtividade.
Agora é a era da orquestração de agentes. O projeto de código aberto Gastown, proposto por Steve Yegge, visa um sistema de "fábrica de codificação" que opera mais de 30 agentes de IA simultaneamente para decompor funções e construir em paralelo. Você não deve mais ser apenas um codificador, mas um orquestrador comandando uma legião de IAs.
O Gastown não é apenas um wrapper de IA. Ele adota princípios de computação distribuída para resolver a instabilidade de agentes individuais através da estrutura do sistema. A chave é separar claramente as funções e dividir as tarefas em unidades atômicas.
O ponto central desta estrutura é escapar do Vibe Coding (codificação baseada no "feeling"). O Gastown bloqueia fisicamente os agentes de fazerem commits diretos no branch principal através de um sistema de hooks PreToolUse. Todo o código é escrito em branches de recursos separados e só é integrado após passar pela rigorosa verificação de testes do Refinery.
Alocar dezenas de pessoas para cada tarefa é um desperdício de custos de API. O poder de fogo deve ser distribuído adequadamente de acordo com a complexidade do trabalho.
| Tamanho do Projeto | Configuração de Agentes | Estratégia Principal de Utilização |
|---|---|---|
| Pequeno porte (Correção de bugs) | 1 Prefeito + 1~2 Polecats | Focar em instruções e revisão de resultados em vez de codificação direta |
| Médio porte (Nova API) | 1 Prefeito + 5~10 Polecats | Progresso paralelo de tarefas de front-end e back-end |
| Grande porte (Mudança de arquitetura) | 1 Prefeito + 20~30 Polecats | Implantar agentes Witness para resolver gargalos em tempo real |
Ao executar 30 agentes em uma tarefa de migração de grande escala, o trabalho que levaria 6 horas manualmente é reduzido para cerca de 20 minutos. No entanto, isso pressupõe a otimização da alocação de modelos. Atribua modelos de alto desempenho, como o Claude 3.5 Sonnet, ao Prefeito responsável pelo design, e coloque modelos com melhor custo-benefício, como o Gemini, para os Polecats que realizam implementações simples ou testes, maximizando a eficiência de custos.
Suponhamos que estejamos adicionando autenticação JWT a uma aplicação baseada em Go. O processo de mover a legião com uma única linha de comando é o seguinte:
gt mayor attach.gt convoy list.gt status, aprove-o.Se não estiver funcionando corretamente, você deve verificar o ambiente primeiro. É essencial confirmar se a versão do Dolt é 1.82.4 ou superior. Versões mais antigas causam erros de sincronização do banco de dados Git, provocando conflitos de trabalho entre agentes. Além disso, se houver problemas na execução do daemon, confirme se o tmux -V é versão 3.0 ou superior e execute gt doctor --fix para inicializar o ambiente.
Operar 30 agentes de IA simultaneamente significa que você não precisa mais digitar. Agora, a verdadeira habilidade de um engenheiro reside na precisão com que ele registra as decisões de arquitetura em documentos de diretrizes como o CLAUDE.md.
Os agentes são assistentes maravilhosos, mas se não forem gerenciados adequadamente, são como chimpanzés superinteligentes que paralisam o sistema. Certifique-se de operá-los em um Rig experimental separado e defina limites de custo de API. Para reduzir a fadiga de revisar dezenas de PRs individualmente, implante agentes adicionais no papel de "Xerife de PR" para filtrar erros de sintaxe e falhas em testes em uma primeira etapa. Sua fábrica de software agora está pronta para operar.