Code AF ist eine neue Open-Source-Softwarefabrik, die an der Pareto-Grenze von Kosten, Geschwindigkeit und Qualität liegt. Auf Deep SWE löste es fast 4× so viele echte GitHub-Probleme wie Claude Code auf demselben offenen Modell und erreichte das offizielle Leaderboard-Ergebnis zu halben Kosten. Es ist von Grund auf für die nächste Ära des Codierens gebaut, in der Sie aufhören, mit Agenten zu chatten, und anfangen, sie zu dirigieren. Gebaut für offene Modelle wie Deep Seek, Qwen, GLM und Kimi, bietet es Ihnen Codierung auf Spitzenniveau, ohne Sie in ein geschlossenes Modell einzusperren, und es funktioniert weiterhin mit jedem Anbieter Ihrer Wahl.

Der Nutzen von KI-Agenten steigt, wenn sie echte Aktionen in echten Systemen ausführen können. Dies beinhaltet die Verwendung von Werkzeugen. Während MCP es einfacher machte, diese Werkzeuge bereitzustellen, gab es viele andere Bedenken, die behandelt werden mussten, um es auf Unternehmensebene zum Laufen zu bringen. DoorDash baute ein gemeinsames Agenten-Gateway, um zu steuern, wie KI-Agenten Werkzeuge entdecken und nutzen. Das Gateway vereint mehrere Verantwortlichkeiten: Überprüfen von Berechtigungen, Verwalten von Anmeldeinformationen, Auswählen, welche Werkzeuge ein Agent sehen kann, Weiterleiten von Anfragen und Aufzeichnen, was passiert ist.

In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie das DoorDash-Engineering-Team dieses Gateway gebaut hat und welche Entscheidungen sie getroffen haben. Hier ist, was wir abdecken werden: Warum braucht ein KI-Agent Werkzeuge, warum MCP nicht ausreicht, die Kernkomponenten des Gateways, Überprüfen, wer anruft und was sie tun können, warum sich die Identifizierung des Anrufers von der Bereitstellung von Anmeldeinformationen unterscheidet, wie ein Benutzer während eines Werkzeugaufrufs ein Konto verbindet, warum Agenten einen Werkzeugkatalog sehen sollten, was während der Entdeckung und Ausführung passiert, und wie DoorDash die Plattform einfach zu übernehmen machte.