Проблемът с кода

Днес почти всеки AI agent framework изисква да пишеш код. Python, TypeScript или нещо друго: дефинираш поведението императивно. Това означава:

• Трудно за review. Не можеш да погледнеш Python script от 200 реда и веднага да разбереш какво прави agent-ът.
• Трудно за споделяне. Споделянето на agent често означава dependency tree, virtualenv и надежда.
• Не е наистина преносимо. Кодът е вързан за runtime. LangChain agent не работи еднакво в browser или на телефон.
• Трудно за audit. Diff между две версии не показва ясно как се е променило поведението на agent-а.

Защо TOML

TOML файлът е декларация за намерение. Казва какво трябва да направи agent-ът, не как. За как се грижи framework-ът.

# Това е пълен agent
[agent]
provider = "anthropic"
model = "claude-sonnet-4-5-20250929"
tools = ["shell", "knowledge_ingest", "knowledge_query"]

[agent.execution]
max_steps = 30

[[middleware]]
type = "limits"
max_turns = 15

Какво получаваш

• Лесно за преглед: Отвори файла. Прочети го. Знаеш точно какво прави agent-ът.
• Споделимо: Прикачи TOML към Slack съобщение. Това е всичко.
• Преносимо: Същият config работи в CLI, dashboard, VS Code, iOS и Android.
• Лесно за одит: git diff показва точно какво се е променило в поведението на agent-а.
• Версионирано: Config-и живеят в git до твоя код. Rollback е тривиален.

Компромисът

Config-driven подходът означава, че не можеш да изразиш произволна логика. Ако ти трябва custom routing алгоритъм или bespoke tool, трябва да напишеш Rust код и да го включиш във framework-а. Config системата покрива 90% от случаите на употреба. Rust API покрива останалото.

Това е умишлено. Config е продуктът. Кодът е платформата.