कोडिंग एजेंट उदाहरण

examples/ में तीन चलाने योग्य उदाहरण क्रेट, प्रत्येक एक वास्तविक एजेंट (कोई मॉक नहीं) है जो काम करता है और फिर उत्पादित कोड को चलाकर परिणाम को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करता है। सभी डिफ़ॉल्ट रूप से एक Gemini 3 model का उपयोग करते हैं; पहले एक कुंजी सेट करें:

export GOOGLE_API_KEY=…          # or GEMINI_API_KEY
# or: CODING_PROVIDER=openai OPENAI_API_KEY=…

`coding_agent`

चार मोड के साथ क्रिया में हार्नेस:

# Multi-language demo (Rust, Python, JavaScript) in a temp workspace:
cargo run --manifest-path examples/coding_agent/Cargo.toml

# Build a medium program over a persistent multi-turn session:
cargo run --manifest-path examples/coding_agent/Cargo.toml -- multiturn

# Scenario tour — increasing complexity, each independently verified:
cargo run --manifest-path examples/coding_agent/Cargo.toml -- tour

# A single task in your own directory:
cargo run --manifest-path examples/coding_agent/Cargo.toml -- ./some/dir "make tests pass"

demo — भाषाओं में वन-शॉट कार्य (rustc/python3/node लिखता और चलाता है)।
tour — बढ़ती जटिलता के पांच परिदृश्य (hello → multifile → fixtest → debug → refactor), प्रत्येक को PASS/FAIL सारांश के साथ स्व-सत्यापित किया गया।
multiturn — एक agent/runner/session पांच मोड़ों (add/list → done → rm → robust errors → tests) में एक Python todo CLI को विकसित करता है, अपने पिछले काम पर निर्माण करता है; अपने टेस्ट सूट को चलाकर सत्यापित किया जाता है।

इसके लिए पढ़ें: CodingAgent हार्नेस, plan→act→observe लूप, मल्टी-टर्न संदर्भ प्रतिधारण।

`coding_graph`

अल्ट्रा-रिव्यू workflow एक adk-graph StateGraph के रूप में: implement → parallel correctness/edge-case/style reviewers → synthesize (deferred fan-in) → revise loop → finalize।

cargo run --manifest-path examples/coding_graph/Cargo.toml

इसके लिए पढ़ें: एक सुपर-स्टेप में parallel agents, add_deferred_node_fn fan-in, कंडीशनल साइक्लिक रूटिंग। उत्पादित function को आयात करके और spec + edge cases को असर्ट करके सत्यापित करता है।

`coding_goal`

टिकाऊ चेकपॉइंटिंग के साथ स्वायत्त /goal मोड: एक बग वाले module + failing test को सीड करता है, plan→act→verify को तब तक लूप करता है जब तक python3 test_stats.py पास नहीं हो जाता, persisted checkpoint को प्रिंट करता है, फिर resume प्रदर्शित करता है (एक पूरा किया गया लक्ष्य एक no-op है)।

cargo run --manifest-path examples/coding_goal/Cargo.toml

इसके लिए पढ़ें: verifier-gated goal loop, atomic goal-state checkpointing, और resume-across-restart।

`streaming_bash`

एक वेब UI (Axum + WebSocket) जो एक LlmAgent की tool activity को एक सिंगल EventStream से लाइव प्रस्तुत करता है: स्ट्रीमिंग bash stdout/stderr प्लस वन-शॉट read_file / grep / glob परिणाम, प्रत्येक अपने स्वयं के कार्ड के रूप में।

cargo run --manifest-path examples/streaming_bash/Cargo.toml      # web UI
cargo run --manifest-path examples/streaming_bash/Cargo.toml -- cli

इसके लिए पढ़ें: ToolContext::emit_progress स्ट्रीमिंग, और फर्स्ट-क्लास Event::tool_calls() / Event::tool_results() / event.tool_progress_stream() एक्सेसर जो एक UI को किसी भी tool के आउटपुट को सामान्य रूप से प्रस्तुत करने देते हैं। Streaming Tool Progress देखें।

एक सुझाया गया मार्ग

coding_agent (tour) — हार्नेस को बढ़ती जटिलता के कार्यों को हल करते हुए देखें।
coding_agent (multiturn) — इसे एक session में एक program बनाते हुए देखें।
coding_goal — स्वायत्त, verifier-gated, durable goal mode।
coding_graph — parallel ultra-review orchestration।

CLI (code / goal / ultracode) इन पैटर्नों को फर्स्ट-क्लास commands के रूप में पैकेज करता है।

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