Pour mieux comprendre les systèmes complexes, l'auteur a développé une approche utilisant des agents d'IA pour agréger des connaissances réparties entre le code, la documentation et le savoir tacite des équipes. L'objectif est de supprimer la nécessité de réunir plusieurs personnes pour décortiquer le fonctionnement d'un système.
La première tentative consistait en un agent général connecté à des outils comme Notion et GitHub. Bien qu'utile pour des périmètres restreints, cette approche a montré ses limites en matière de fiabilité et de capacité à traverser les frontières des différents domaines d'expertise. Face à ces difficultés, l'auteur a décidé de construire une solution plus robuste et personnalisée.
La seconde tentative, nommée "ruche", implique la création d'un dépôt centralisé regroupant les dépôts de code pertinents via des sous-modules Git. Chaque sous-module est accompagné d'un fichier AGENTS.md fournissant un contexte, formant ainsi une "ruche" d'agents capables d'accéder et de traiter l'information de manière plus efficace.
