aamf

AAMF (Marco de Migración de Agentes Autónomos) es una herramienta de código abierto de TypeScript/Node.js para traducir bases de código heredadas a otro idioma o marco. Está diseñado como una canalización de migración reanudable determinista en lugar de un generador de código único. El README describe un flujo de trabajo de nueve fases: indexar la base de código fuente, derivar un gráfico de tareas ordenadas por dependencias, construir una base de conocimiento, planificar y adjudicar la estrategia de migración, migrar tareas de forma iterativa, verificar la paridad final, producir pruebas E2E y documentación, opcionalmente refactorizar hacia los modismos del idioma de destino y emitir informes de finalización. El enfoque central utiliza un gráfico de símbolos y llamadas estilo Lore para descomponer el código fuente en tareas de migración acotadas. Los componentes fuertemente conectados se contraen para que el código mutuamente dependiente permanezca en una unidad, los clústeres vecinos se fusionan bajo límites de tamaño y las regiones cíclicas de gran tamaño se dividen en fragmentos manejables. El gráfico de tareas resultante es determinista, lo que admite reintentos, ejecuciones parciales y comportamiento de reanudación predecible. Los modos de ejecución incluyen validación por tarea, sincronización de barrera de onda y puntos de control de sincronización, lo que permite que el repositorio de destino permanezca compilable y comprobable durante la migración. AAMF coordina un catálogo de agentes de IA especializados a través del marco de orquestación CADRE. Los agentes incluyen un constructor de conocimiento, planificador de migración, adjudicador, migrador de código, verificador de paridad, escritor de pruebas, resolvedor de fallos de paridad, comprobador de paridad final, creador de pruebas E2E, escritor de documentación y agentes de refactorización idiomática. El tiempo de ejecución admite backends de agente como Copilot y Claude Code, inyecta instrucciones de escenario, administra el acceso a la base de conocimiento basada en MCP y registra métricas de invocación, incluida la sincronización, el uso de tokens, las estimaciones de costos y la capa de enrutamiento. El marco enfatiza la resiliencia y la observabilidad. Los puntos de control se escriben después de la fase y la finalización de la tarea, lo que permite que las migraciones interrumpidas se reanuden desde los cursores guardados. El trabajo de agente fallido se reintenta, los errores de infraestructura se manejan por separado y los fallos no resueltos se pueden enrutar a un resolvedor de fallos de paridad. Los presupuestos de tokens, la estimación de costos, los registros de invocación JSONL y los resúmenes agregados brindan visibilidad operativa. El README también menciona un ejemplo de proyecto portado: una biblioteca de compresión lz4 traducida de C a Rust.