A Microsoft anunciou que portou o runtime do seu GitHub Copilot para Rust, alcançando um aumento de velocidade significativo e redução no uso de memória. A migração, que foi feita principalmente por agentes de IA, custou cerca de $120.000 e levou aproximadamente três semanas de tempo de desenvolvedor.
O esforço envolveu atualizar o módulo de runtime módulo-a-módulo durante um período de 14,5 semanas, com aproximadamente 1,3 solicitações de pull de portas abertas por dia. Os agentes de IA converteram 430.000 linhas de TypeScript em 800.000 linhas de Rust de produção, com a porta substituindo apenas módulos de TypeScript caso a caso.
Os resultados foram impressionantes, com um benchmark mostrando um aumento de velocidade de 15,9x na conclusão de 1.000 ciclos de vida de sessão de uma volta. A implementação original de TypeScript concluiu 7,55 ciclos por segundo, enquanto a reescrita em Rust gerenciou 120 por segundo. Em termos de uso de memória, um lote de 10 clientes de agentes consumiu 1.383 MB com TypeScript, enquanto a reescrita em Rust consumiu apenas 126 MB para atender ao mesmo enxame.
De acordo com o Engenheiro Distinguido da Microsoft, Stephen Toub, o projeto usou o Copilot para reescrever o Copilot, com vários grandes modelos de linguagem (LLMs) usados para executar diferentes partes do trabalho. Os LLMs, incluindo GPT-5.6 Sol e Claude Opus 4.8, foram usados para coletar informações, formar hipóteses e fazer alterações direcionadas no código.
Embora o uso de agentes de IA tenha sido amplamente bem-sucedido, Toub observou que eles gastaram mais tempo coletando informações do que escrevendo código. Os agentes também mostraram comportamentos emergentes, como interagir com outras sessões e solicitar coordenação. No entanto, o projeto também encontrou dezenas de regressões dentro do código, destacando os desafios de usar Rust e a importância de tratar o compilador como um professor, e não como um oráculo.
O processo de porta tem implicações significativas para o uso de Rust em aplicações de grande escala. Como Toub observou, os benefícios de desempenho do Rust o tornam uma escolha atraente para reescrever aplicações, mas sua complexidade e nuances exigem consideração cuidadosa. O sucesso do projeto demonstra o potencial de usar agentes de IA para impulsionar melhorias significativas no desenvolvimento de software, mas também destaca a necessidade de avaliação e teste cuidadosos para garantir que o código resultante seja correto e eficiente.
This article was written with the assistance of AI.
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