从翻译到超集：基于基准驱动的生产级 AI Agent 从 Rust 到 Python 的进化

本文提出了一种大语言模型辅助的持续代码翻译方法，将生产级 Rust 代码库迁移至 Python，并以公开 Agent 基准测试作为目标函数驱动迭代优化。研究表明，该方法不仅实现了性能持平，还通过基准驱动的调试揭示了深层错误，支持持续上游同步。最终，Python 版本演化为包含多智能体编排、语义记忆等新功能的“能力超集”。该工作证明了以基准为目标函数的方法论能有效推动跨语言端口从对等复制向扩展平台进化。