කේත ලියන AI ඇජන්ට්වලට වසර ගණනාවක් පුරාවට "කොහොමද මේ වෙනවා?" කියන ගැටලුව තිබුණා – ඒවා නිර්මාණය කරන ලද වෙනස්කම් බොහෝ විට ගොඩක් ගොනු වලට වැටෙලා, කාර්ය මණ්ඩලය ඒවාය අධිකාරයෙන් පරීක්ෂා කරන්නේ කවදාවත් නොවේ.
ඉතා පාරිභෝගික පරීක්ෂණයක් නොමැතිව, “ඇජන්ට් ලියයි, ඇජන්ට් පරීක්ෂා කරයි, ඇජන්ට් තමන්ටම සුභ පැතුම් දෙයි” කියලා ලූපයක් පවතිනවා. මිනිස්කෙනෙකුට එය අඳුරු වෙයි, පරීක්ෂණ පසුබැසීමත් සමඟ විශ්වාසය අඩු වෙනවා.
මෙම ගැටලුව විසඳීමට agents-concerto නමැති නව පද්ධතිය නිර්මාණය කරා. එය Claude Code මත පදනම්ව ඇති බහු-ඇජන්ට් සංවිධායකයක්. නායකයා (conductor) වාදකයන් (players) වෙත උපදෙස් දෙයි, නමුත් කේතය සෘජු ලෙස සම්පූර්ණ නොකරයි. සියලු PR (pull request) මිනිස්කෙනෙකු විසින් අගය කරයි, ඒ නිසා “merge” අවසානයේ මිනිස් අනුමැතියක් අවශ්ය වේ.
ඇජන්ට්-කන්සර්ටෝ 7 ක්රමලේඛිත නීති මත ක්රියා කරයි – ඒවා config‑driven, conditional නොවේ. එක් config.md ලේඛනයේ ලැයිස්තුවේ දිගටම රිපොසිටරි ගණන තීරණය වේ. සෑම ඇජන්ට් එකක්ම තමන්ගේ Git worktree එකේ පමණක් ක්රියා කරන අතර, මූලික checkout එකට කිසිදු බලපෑමක් නොකරයි. මොඩලය සංකීර්ණතාව මත තේරේ; සරල කාර්ය සඳහා “sonnet”, ගැටලුකාරී කාර්ය සඳහා “opus” භාවිතා වේ. කේතය ලිවීම, පරීක්ෂාව, සකස් කිරීම, සමාලෝචනය – සියල්ල PR‑ready තත්වයට පත් කරමින් අවසන් කරයි; ස්වයංක්රීය merge කිසිදා ඉල්ලීමක් නොලබයි.
බාහිර‑ආකාර පරීක්ෂාව (outside‑in testing) අත්යවශ්ය කොටසකි. සෑම acceptance criterion එකක්ම Given‑When‑Then ආකාරයෙන් ලියයි, එය පරීක්ෂණයක් බවට පත්වේ. පරීක්ෂණය භාවිතා කරන්නේ UI ප්රතිචාර, API පිළිතුරු, දත්ත සුරැකුම් වැනි බාහිර දැක්මකි; අභ්යන්තර ක්ෂේත්ර, private fields, mocks වැනි දේ නොවේ. එම නිසා කේතය ප්රතිසංස්කරණයක් කළාට පසු පරීක්ෂණය වැරදි නම්, පරීක්ෂණයම අසත්ය වේ – මෙය Tidy‑First සහ BDD (Behaviour‑Driven Development) එකට ගැලපේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- ඉගෙනුම් අවස්ථා: විශ්වවිද්යාල සහ තාක්ෂණික පාඨමාලා වල AI‑ඇජන්ට් පරිච්ඡේදයක් ලෙස agents‑concerto භාවිතා කරමින් සිසුන්ට නවතම CI/CD, BDD වැනි ක්රමවේද ඉගැන්විය හැක.
- ඩිවෙලපර් කුසලතාව: ශ්රී ලංකාවේ මෘදුකාංග සංවර්ධකයින්ට කේත ගුණාත්මකභාවය වැඩි කරගැනීමට, අධිකාරි පරීක්ෂණ රහිත AI ඇජන්ට් වලින් වැරදි ඉවත් කරගැනීමට උපකාරී වේ.
- ව්යාපාරික ලාභ: ස්වයංක්රීය PR නිර්මාණය සහ ගුණාත්මක පරීක්ෂණ මඟින් සංවර්ධන කාලය කෙටි කර, වියදම අඩු කර, නිෂ්පාදන ගුණාත්මකභාවය වැඩි කරයි.
අවසානයේ, agents‑concerto මඟින් AI ඇජන්ට්වල “කොච්චර වැරදිද?” කියන ගැටලුවට නිවැරදි පිළිතුරක් ලැබේ. එය කේත ගුණාත්මකභාවය, පරීක්ෂණ විශ්වාසය, සහ සංවර්ධක කණ්ඩායම් අතර සම්බන්ධතාවය වර්ධනය කරයි – ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික සමාජයට නව මාර්ගයක් සලසයි.
