Code की समस्या

आज लगभग हर AI agent framework आपसे code लिखवाता है। Python, TypeScript या कुछ और — आप behavior को imperative तरीके से define करते हैं। इसका मतलब:

• Review करना मुश्किल। 200-line Python script देखकर तुरंत समझना मुश्किल है कि agent क्या करता है।
• Share करना मुश्किल। agent share करने का मतलब अक्सर dependency tree, virtualenv और उम्मीद share करना होता है।
• सच में portable नहीं। code runtime से बंधा होता है। LangChain agent browser या phone पर वैसे नहीं चलता।
• Audit करना मुश्किल। दो versions का diff agent behavior में बदलाव साफ नहीं दिखाता।

TOML क्यों

TOML file intent की declaration है। यह बताती है कि agent को क्या करना चाहिए, कैसे नहीं। how framework संभालता है।

# यह एक complete agent है
[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

आपको क्या मिलता है

• Reviewable: file खोलें। पढ़ें। आपको ठीक पता है agent क्या करता है।
• Shareable: TOML को Slack message में attach करें। बस।
• Portable: वही config CLI, dashboard, VS Code, iOS और Android पर चलता है।
• Auditable: git diff agent behavior में बदलाव ठीक-ठीक दिखाता है।
• Versionable: Configs आपके code के साथ git में रहते हैं। rollback आसान है।

Tradeoff

Config-driven होने का मतलब है कि आप हर तरह की arbitrary logic express नहीं कर सकते। अगर आपको custom routing algorithm या bespoke tool चाहिए, तो Rust code लिखकर framework में integrate करना होगा। config system 90% use cases संभालता है। बाकी Rust API संभालती है।

यह design से है। config product है। code platform है।