Bun herschrijft complete runtime naar Rust met AI-agents in elf dagen

Bun heeft zijn volledige JavaScript-runtime in elf dagen van Zig naar Rust herschreven met AI-agents op het pre-release model Claude Fable 5, schrijft maker Jarred Sumner. Het gaat om ruim 535.000 regels Zig die zijn omgezet, goed voor meer dan een miljoen toegevoegde regels in de uiteindelijke diff.

Voor een softwareteam dat een grote migratie of legacy-herschrijving voor zich uit schuift omdat die te duur en te riskant is, verschuift dit de rekensom. Sumner schat dat drie ervaren engineers er met de hand ongeveer een jaar over zouden doen. Met een zwerm AI-agents werd het elf dagen en ongeveer 165.000 dollar aan API-kosten. Niet via een enkele slimme prompt, maar via een gestructureerde aanpak die zich laat kopiëren.

De cijfers achter de herschrijving

Sumner draaide op het hoogtepunt 64 Claude-instanties tegelijk, verdeeld over vier werkstromen van zestien agents, en in totaal zo'n vijftig dynamische workflows over elf dagen. Die produceerden 6.502 commits en op piekmomenten ongeveer 1.300 regels code per minuut. Het tokenverbruik liep op tot 5,9 miljard ongecachete invoertokens, 690 miljoen uitvoertokens en 72 miljard tokens uit de cache.

Waarom van Zig naar Rust

De reden was betrouwbaarheid, niet snelheid. Een groot deel van de bugs in de Zig-versie waren use-after-free, double-free en geheugen dat in een foutpad vergeten werd vrij te geven. "In veilig Rust zijn dat compilerfouten", schrijft Sumner: de taal vangt die klasse fouten al bij het bouwen, nog voordat het programma draait. De overstap loste 128 van zulke geheugenbugs op in de eerste Rust-uitgave, Bun v1.4.0. De prestaties gingen er nauwelijks op vooruit, met 2 tot 5 procent afhankelijk van de taak.

Adversarial review als vangnet

Het opvallendste is niet dat AI de code schreef, maar hoe die werd gecontroleerd. Per taak zette Sumner één agent aan het implementeren en twee of meer agents die de wijziging kritisch nalazen voordat hij werd samengevoegd. Die adversarial review ving echte fouten, en de parsers werden daarnaast dag en nacht gefuzzt met honderd miljard uitvoeringen. Van de negentien regressies die toch ontstonden is er geen blijven staan, en geen enkele test werd overgeslagen of geschrapt.

Waar dit heen wijst

Dit past in een reeks. Eerder liet de Canadese provincie Alberta in twintig uur 466 miljoen regels overheidscode nakijken door zo'n vijftig autonome agents, en Anthropic zegt dat inmiddels 65 procent van de code van zijn eigen productteam door Claude wordt geschreven. Het patroon is telkens hetzelfde: niet één model dat autocompletet, maar een zwerm agents die onder toezicht een enorme, repetitieve klus uitvoert.

Twee kanttekeningen houden het eerlijk. Bun is sinds december 2025 eigendom van Anthropic, en Sumner gebruikte een pre-release model dat nog niet publiek beschikbaar was. Dit laat het plafond zien, niet de dagelijkse praktijk. En 165.000 dollar aan tokens is geen bedrag dat een klein team er even bij pakt. Wat overblijft is een verschuiving van waar het werk zit: het schrijven van code wordt goedkoop, het beoordelen en verifiëren ervan wordt de echte flessenhals.