Автор провел серию экспериментов по автоматизации разработки ПО с помощью AI-агентов, таких как Codex CLI и Claude Code. В ходе тестирования изоляции на macOS выяснилось, что стандартные средства песочницы не предотвращают доступ к данным через сетевые интерфейсы, а дочерние процессы могут продолжать работу после остановки родительских.
Для решения проблем изоляции была протестирована архитектура на базе виртуальных машин Linux с брокером для контроля операций. Однако это решение не обеспечило полную изоляцию продукта, так как JavaScript-код исполняется на хосте. Также выяснилось, что лимиты памяти VM не учитывают накладные расходы хоста, что требует использования независимого наблюдателя.
Особое внимание уделено восстановлению системы после сбоев. Автор отмечает, что повторное выполнение команд без проверки состояния может привести к ошибкам, если предыдущее действие было частично выполнено. Для корректного восстановления необходимо отслеживать фактические изменения в системе и использовать уникальные идентификаторы ресурсов.
Для будущих версий системы установлены жесткие критерии приемки, включая 48-часовые и семидневные прогоны, а также тесты на исчерпание квот. Главный вывод автора заключается в том, что автономность требует точного контроля над потоками данных, жизненным циклом процессов и состоянием внешней среды, а не просто последовательного вызова моделей.
