zerolang

介绍

Zerolang旨在解决传统AI Agent在代码生成和迭代中，因依赖文本作为单一事实来源而导致的猜测、格式化和构建失败循环问题。它将程序的语义结构（符号、节点、类型、依赖关系）构建成一个可查询和编辑的图数据库（zero.graph），让Agent能够直接与编译器语义交互，通过提交经过检查的图补丁（zero patch）来修改程序，从而减少无效尝试。

使用Zerolang时，开发者或Agent通过对话提出需求（如“为zerolang构建hello world”），Agent会使用zero query查询程序图，理解现有结构，然后通过zero patch提交精准的、经过编译器预检查的编辑操作（如添加主函数），最后使用zero run运行验证。人类可以通过.0文件（图的文本投影）进行审查，但日常开发主要由Agent操作图数据库完成。

它主要适合AI Agent开发者、希望构建更可靠Agent工作流的工程师，以及对程序语义和形式化方法感兴趣的研究者。它让Agent成为编译器的“一等公民”，直接操作语义结构而非文本字符串。

与传统的、让Agent直接生成和编辑源代码文件（如.py, .js）的工具相比，Zerolang的核心区别在于其“图原生”范式。它不将文本文件视为权威来源，而是将经过编译器验证的语义图作为唯一事实来源。这使Agent的编辑操作（如添加函数、修改类型）是原子性的、类型安全的，并且能通过图哈希避免陈旧编辑，从根本上改变了Agent与代码的交互模式。