Agentic AI in het Wild - Callstack & Qodo Dev Community & Codex Community in Boston

Description

Codex Community & Qodo Dev Community & Callstack komen naar Boston! AI-agenten gaan de productie in, en het moeilijke deel is niet om er een aan het werk te krijgen - het is om het betrouwbaar te laten werken, dag na dag, op echte codebases. Deze meetup verzamelt bouwers, oprichters en practitioners die voorbij de demo-fase zijn en diep in de rommel zitten van het integreren van agenten in CI/CD-pijplijnen, ontwikkelaarsplatforms en kennissystemen.We hebben practitioners lined up die zullen delen wat er daadwerkelijk werkt (en wat niet) in hun eigen agentische systemen, gevolgd door tijd om het door te spreken met de mensen naast je.Verwacht gesprekken van verschillende punten in de agent workflow: cloud-agenten die mobiele apps op echte apparaten draaien om te verifiëren wat een pull request daadwerkelijk heeft gewijzigd vóór de samenvoeging; een Vite-naar-Expo migratie van een grote React-app, afgehandeld door een coderingsagent die voortdurend opnieuw werd gevraagd, één beheersbaar deel tegelijk; en het omzetten van teamstandaarden in machineleesbare guardrails zodat AI-gegenereerde code respect heeft voor jouw architectuur in plaats van deze stilletjes te ondermijnen. Verificatie, uitvoering en kwaliteitscontrole - de onderdelen die niemand demonstreert.Agenda hoogtepunten:Gesprek abstracten:Prompt naar Portal: Hoe AI Ruimtelijke Computing Toegankelijk Maakt / Oliver Edis (Reactvision)AI opent ruimtelijke computing, en het combineren ervan met React Native maakt het toegankelijker dan ooit tevoren. Ik zal precies laten zien hoe dat eruit ziet door een AI-agent live op het podium aan te roepen om een werkende AR-scène te bouwen via ReactVision's MCP-server, geen Unity, geen nieuwe engine, gewoon de React Native-stack die je al kent. We zullen bespreken waar de agent daadwerkelijk toegang toe heeft onder de motorkap, wat hij goed doet, wat nog niet, en waarom bouwen voor fysieke ruimte een ander soort uitdaging is dan bouwen voor een scherm.Grote Codebase Migratie met Loop Engineering / Rafael Mendiola (okthink)Het verplaatsen van een grote React-app van Vite naar Expo is geen eenvoudige framework-upgrade. Honderden componenten, stijlen, browser-API's en tests moeten worden omgezet zonder het product te breken. Traditioneel zouden we een enorm projectplan maken, het opdelen in tientallen tickets en weken besteden aan coördineren en het werk te beoordelen. In plaats daarvan hebben we een Agent Loop gecreëerd: een coderingsagent ontving elke 30 minuten dezelfde prompt, vond een beheersbaar deel van de migratie, zette het om, voerde tests uit, registreerde zijn voortgang en liet de code klaar voor de volgende run.Deze presentatie legt uit hoe die loop een overweldigende migratie heeft omgezet in een reeks kleine, herhaalbare stappen. Je leert hoe je agenten duidelijke regels kunt geven, hen kunt helpen de volgende taak te kiezen, verifiëren dat hun wijzigingen correct zijn en voorkomen dat ze werk herhalen of afdwalen van het doel. Je zult ook zien waar de aanpak faalde, waarom sterke tests en feedbackloops belangrijker waren dan gedetailleerde ticketplanning, en hoe jouw rol verandert van het zelf schrijven van elke regel naar het bouwen van een systeem waarin agenten veilige, constante vooruitgang kunnen boeken. Hoe je Codekwaliteit in jouw ADLC kunt Inbedden met Codex / Nnenna Ndukwe (Qodo)AI is een krachtenvermenigvuldiger die zwakke standaarden in architectonische chaos verandert. Terwijl code-review de ultieme bottleneck wordt, moeten engineeringteams de kloof overbruggen tussen menselijke intuïtie en machine-output. In deze presentatie verkennen we hoe we de beste praktijken voor ontwikkeling kunnen codificeren in machineleesbare guardrails. We zullen stapsgewijs leren hoe we contextengineering op schaal kunnen benutten om ervoor te zorgen dat jouw AI-code tools het ontwerp van jouw systeem respecteren, de duurzaamheid op lange termijn behouden zonder in te boeten op de snelheid van het AI-tijdperk. Je leert hoe je codekwaliteit kunt inbedden in de SDLC vanuit AI-gegeneerde output met Codex en meerdere AI-ontwikkeltools. Ze zullen vertrekken met een praktische methodologie voor het coderen van best practices in hun workflow, waar ontwikkelaars al actief zijn (CLI, IDE en Git). Fuzz Eerst, Farm Later: Lokale Validatie Voor Kostbare Cloud / Matt Hargett (Callstack)Agent-gedreven testen op echte apparaten clouds sluit een belangrijk deel van de verificatielus - en de rekening schaalt met jouw commit-rate. Als je opnieuw valideert bij elke samenvoeging, wordt die curve snel steil. Deze presentatie behandelt wat je kunt vangen voordat je een apparaat aanraakt: takmutatietesten, dekking-geleide fuzzing en diepe CPU-niveau profiling. Het pinnen van L1-misses, prefetch stallen, tak-misvoorspellingen - uitgevoerd op de efficiëntiecores van jouw laptop als stand-in voor beperkte telefoon-, horloge-, XR-, of TV-silicium. Ik zal een casestudy doorlopen waarin ik agenten op alle drie zette voorafgaand aan een door AI aangedreven herarchitecturering weg van React.