Agentic Coding Research

Vi forsker på strategier for å akselerere programvareutvikling ved bruk av autonome AI-agenter. Fra planlegging til A-Å implementering, med fokus på hvilke språk og rammeverk som egner seg best til agentisk koding.

AGI Status (Coding)

Level 3.2

Agenter kan nå håndtere multi-file refaktorering autonomt.

Gjennomsnittlig Score

91.2/100

Basert på de siste 10 agentiske prosjektene.

Estimert ROI

85%

Reduksjon i tid brukt på boilerplate og vasking av kode.

Aktive Research Rapporter

SaaS 94.5%

Automated Micro-SaaS

Generering av komplett web-applikasjon

92% AI Arch Design & Review
Research 88%

Agent Orchestrator

Eksperimentering med agent-styring

85% AI Core Logic & Debugging

Vår Strategi for Akselerasjon

  • Flow Engineering: Vi designer ikke prompts, vi designer arbeidsflyter for agenter.
  • Recursive Debugging: Agenter som skriver tester for sin egen kode før innsending.
  • Context Management: Hvordan mate AI-en med nøyaktig det den trenger for å forstå hele repoet.

Science Papers Under Arbeid

"The limits of LLM-based architectural planning in distributed systems"
"Cost-efficiency of agentic loops vs manual coding across frameworks"