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Pour Curling IO v3, nous savions que nous voulions quitter la pile Ruby on Rails utilisée pour la version 2. Nous voulions un langage à typage statique avec de meilleures garanties à la compilation et moins de pièges. Nous avons d’abord exploré Gleam, qui répondait à ces critères et nous donnait accès à la BEAM. Lustre offrait un cadre d’interface typé pour le serveur et le client. Une première mise en œuvre nous a permis de voir comment cette combinaison s’intégrerait à notre architecture. Nos premiers articles sur les fondations décrivent ce que nous apprenions et construisions.

Ce travail a aidé à préciser les besoins du produit, les changements souhaités par rapport à la version 2 et la conception de l’interface. Il a aussi révélé des compromis de déploiement et d’interactions côté client qui nous ont finalement amenés à choisir Rust et TypeScript pour notre architecture, avant d’aller plus loin avec Gleam et Lustre. SQLite et la conception du produit ont été conservés. Nous avons depuis porté et enrichi nos outils SQL et construit un petit environnement d’exécution TypeScript appelé Hypertea pour les interactions côté client.

Ce changement a amélioré le déploiement, nous a donné une automatisation utile à la compilation et convenait à notre façon d’examiner et de corriger les problèmes. Malheureusement, il a aussi rendu nos compilations beaucoup plus lourdes. Il y a des aspects de Gleam et Lustre que nous préférons encore.

Le schéma habituel d’intervention humaine dans un agent IA ressemble à ceci : le modèle demande un appel d’outil, l’environnement d’exécution de l’agent s’arrête, une personne approuve l’appel, puis l’exécution reprend pour permettre à l’outil de s’exécuter.

C’est une conception généraliste raisonnable. Elle est aussi plus stricte que de laisser simplement un agent appeler tous les outils qu’il voit. Pour Curling IO, nous voulions exposer au modèle la plus petite surface possible et placer un garde-fou contrôlé par l’application sur chaque chemin menant à une écriture. Cela nous a amenés à poser une question plus stricte :

Si l’application possède déjà les détails exacts de l’appel, pourquoi redonner le contrôle à l’agent?

Au moment où nous demandons à un gestionnaire de club d’approuver une opération, Curling IO a analysé la requête du modèle, résolu chaque valeur par défaut, vérifié l’état actuel de l’application, produit un aperçu fixe et conservé les arguments exacts. Le modèle n’a plus rien d’utile à apporter à l’exécution. Nous ne le laissons donc pas exécuter l’opération et ne le relançons pas simplement pour donner suite à l’approbation.

L’agent propose. L’application transforme cette proposition en contrat. Une personne approuve le contrat. Rust l’exécute.

Cet article fait partie de notre série d’aperçus de Curling IO v3, où nous explorons certaines fonctions offertes dans la prochaine version.

Curling IO v3 comprend un nouvel écran de planification des séances pour les parties d’événement. L’horaire est une grille de séances et de ressources du club, avec les parties non attribuées dans une file à côté. Vous pouvez déplacer les parties par glisser-déposer, verrouiller certains placements et utiliser Répartir et Optimiser en respectant ces verrous.

Contrairement à un générateur de modèles d’horaires distinct, cet éditeur travaille avec les vraies équipes, étapes, parties, ressources et heures de séance de l’événement. Enregistrer l’horaire met directement l’événement à jour.

Vous pouvez déjà essayer la plupart de l’interface sur CurlingSchedules.com. Elle utilise des équipes génériques et des sauvegardes locales au navigateur plutôt que les parties réelles d’un événement. La grille, le glisser-déposer, les verrous, les horaires du catalogue, l’inspection de l’équité et l’optimisation sont toutefois disponibles dès aujourd’hui.