文章介绍了作者使用Claude、Codex和Gemini等AI工具协作开发了一个类似SQLite的Rust数据库引擎，实现了包括解析器、执行器、事务等核心功能，共约1.9万行代码，并通过了282个单元测试。作者将软件开发视为分布式系统，通过版本控制、测试等工具协调AI协作。

《用小型智能体群构建SQLite数据库引擎》

项目概述： 作者Kian Kyars组织Claude、Codex和Gemini三个AI智能体协作开发了一个Rust实现的SQLite类数据库引擎，最终产出约1.9万行代码，包含完整数据库功能组件（解析器、查询规划器、存储引擎等）和282个通过测试的单元测试。

核心方法： 1. 分布式开发模式 - 采用类似分布式系统的开发方式，通过git、锁文件、测试和合并规则实现智能体协作 - 开发框架包含7个核心脚本文件，管理智能体启动、任务循环和结果合并

2. 两阶段开发流程

• 启动阶段：由Claude生成基础文档、项目骨架和测试框架
• 工作阶段：6个智能体（各AI两实例）并行开发，遵循"拉取代码-认领任务-开发测试-提交成果"的循环

关键发现： 1. 协调成本显著 - 154次提交中84次（54.5%）属于协调性操作 - 模块化设计（解析器/规划器/执行器/存储分层）有效减少合并冲突

2. 成功要素

• 采用SQLite3作为验证基准
• 高频测试机制（cargo test和定制测试脚本）
• 完善的进度文档系统（PROGRESS.md等）

现存挑战： 1. 文档膨胀问题 - 项目笔记和进度文件过度增长（如490行的PROGRESS.md） - 去重智能体因性能限制未能实时运行

2. 监控不足

• 各平台用量统计格式不统一
• 部分智能体因API限频导致工作中断

项目数据： - 代码规模：14个Rust文件（18,650行），1个Shell脚本（199行） - 开发周期：2026年2月10-12日（共154次提交） - 资源消耗：耗尽Codex Pro周配额，使用Claude Pro 70%周配额

未来改进方向： - 增强运行监控能力 - 完善各智能体的贡献记录 - 优化限频处理机制

该项目受Cursor智能体扩展和Anthropic C编译器构建经验启发，展示了多智能体协作开发复杂系统软件的潜力与挑战。

（注：原文中技术细节、脚本参数、图片引用等非核心内容已精简，保留了方法论、关键数据和实践洞见等核心信息。）

以下是评论内容的总结，平衡呈现不同观点并保留关键引用：

1. 对项目可行性的质疑

• 认为代码质量远不及SQLite，存在基础功能缺失和低效实现
  • "It's not good... Many elements are the most basic thing that could possibly work" (comex)
  • "B-tree实现有'// TODO: Free old overflow pages'" (comex)
• 测试覆盖不足
  • "SQLite has tens of thousands of tests... three trivial SELECT statements" (comex)
  • "590x the application code" (mrmrcoleman)

2. 对AI编码能力的讨论

• 认可AI实现基本功能的能力
  • "It does seem like a codebase that would basically work" (comex)
  • "自动逆向工程SQLite行为是真正的突破" (simonw)
• 指出当前局限性
  • "需要大量时间清理AI生成的代码，整体设计混乱" (khazhoux)
  • "19K代码量可能意味着低质量" (khazhoux)

3. 项目意义争议

• 支持方观点：
  • "目标不是替代SQLite，而是展示AI代理能力" (delegate)
  • "Rust编写无unsafe代码，内存更安全" (comex)
• 反对方观点：
  • "只是更差的SQLite复制品" (MagicMoonlight)
  • "公开半成品如同发布模糊的AI生成图像" (diimdeep)

4. 方法论建议

• 应聚焦小型功能子集
  • "选择小功能子集先完善会更有效" (small_model)
• 开发流程优化
  • "应该使用单一模型避免锁问题" (MagicMoonlight)
  • "84/154提交是锁协调，并行效率低" (bob1029)

5. 其他技术讨论

• 与类似项目比较
  • "可对比frankensqlite项目" (randomifcpfan)
• 成本问题
  • "总成本是否约40美元？" (simonw)

关键分歧点在于：支持者认为这展示了AI潜力（"agents can do this today" - delegate），反对者则认为这是低效重复（"just a shitter SQLite" - MagicMoonlight）。