Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in die Entwicklung des Linux-Kernels. Jetzt schlägt Sasha Levin, einer der Maintainer der Stable- und LTS-Kernel, eine neue Verzeichnisstruktur vor, in der Anweisungen und Werkzeuge für KI-gestützte Programmierassistenten gesammelt werden sollen. Ein erster Anwendungsfall soll helfen, fehlerhafte Zuordnungen von Kernel-Patches zu vermeiden.
Der am 8. Oktober eingestellte Patch sieht ein neues Verzeichnis agents/ im Wurzelverzeichnis des Kernel-Quellcodes vor. Darin sollen sogenannte Agent Skills, Prompts und weitere Ressourcen für KI-Assistenten abgelegt werden. Ziel ist es, wiederkehrende Aufgaben bei der Kernel-Entwicklung nach einheitlichen Regeln durch KI unterstützen zu lassen.
Welcher Commit löst den Fehler aus?
Als ersten Anwendungsfall schlägt Levin einen Skill namens find-fixes vor. Dieser die fehlerhafte Zuordnung von Korrekturen zu den ursprünglichen Fehlern verhindern. Kernel-Patches enthalten dazu häufig einen Fixes:-Tag, der auf den Commit verweist, mit dem ein Fehler ursprünglich eingeführt wurde. Diese Information ist insbesondere für die Pflege älterer Kernel-Versionen wichtig. Anhand des Tags können Maintainer feststellen, welche Versionen betroffen sind und wohin eine Korrektur zurückportiert werden muss.
Allerdings sind diese Zuordnungen nicht immer korrekt. Nach einer von Kernel-Entwickler Hannes Reinecke genannten Schätzung könnten 15 bis 20 Prozent der Fixes-Tags fehlerhaft sein. Das kann dazu führen, dass Fehlerkorrekturen in nicht betroffene Kernel-Zweige gelangen oder tatsächlich betroffene Versionen übersehen werden. Der vorgeschlagene KI-Agent soll deshalb die Git-Historie analysieren und untersuchen, welcher Commit einen Fehler wirklich verursacht hat. Auch Besonderheiten wie Backports, Reverts und Merge-Commits sollen berücksichtigt werden.
KI-Unterstützung unter kontrollierten Bedingungen
Der Vorschlag ist ein weiterer Schritt, KI-Werkzeuge in bestehende Entwicklungsprozesse des Linux-Kernels einzubinden. Statt ihnen pauschal Entwicklungsaufgaben zu übertragen, sollen sie klar definierte Tätigkeiten übernehmen, für die überprüfbare Regeln und Ergebnisse existieren.
Gerade darin liegt der interessante Aspekt des Vorstoßes. Die Analyse einer umfangreichen Git-Historie kann zeitaufwendig sein und bietet sich für eine automatisierte Unterstützung an. Ob ein Sprachmodell dabei tatsächlich zuverlässiger arbeitet als bisherige Verfahren oder erfahrene Entwickler, muss sich allerdings erst zeigen. Noch handelt es sich lediglich um eine Patch-Serie, deren Aufnahme in den Kernel offen ist.
Unabhängig davon zeigt der Vorschlag, wohin sich die Diskussion über KI in der Kernel-Entwicklung bewegt: weg von der grundsätzlichen Frage, ob KI eingesetzt werden darf, hin zu der Frage, wie sie sich mit überprüfbaren Ergebnissen und klaren Verantwortlichkeiten in die etablierten Abläufe integrieren lässt.
