プログラマのようにコードをデバッグするための Microsoft Agentic AI の Debug-Gym ツールとは何ですか?

AI はコードを生成できますが、実装する前にコードをデバッグしない限り、AI を信頼することは困難です。この記事では、コードをデバッグするための Microsoft Agentic AI の Debug-Gym ツール。Microsoft は、実際のコード修復の課題を効果的に処理する AI エージェントの能力を評価することを目的とした Python ベースのフレームワークである Debug-Gym を開始しました。この投稿では、このツールについて詳しく説明します。

Microsoft が導入した Debug-Gym は、AI エージェントが現実的なコード修復タスクのために pdb などの対話型デバッグツールをどのように利用するかをテストするために設計された Python ベースのプラットフォームです。これにより、エージェントは実行時の動作を積極的に調査し、デバッグコマンドを使用してソリューションを調整し、修正を提案する前に証拠を収集して、ソフトウェアデバッグに対する人間のアプローチを厳密に模倣することができます。

Debug-Gym の技術アーキテクチャ

Debug-Gym は、対話型のツール認識コーディングエージェントによる実験を容易にするように設計されています。これらのエージェントにエラーが発生しやすい Python プログラムを提供し、制御されたインターフェイスを介してデバッグツールへのアクセスを提供します。システムのコアコンポーネントには次のものが含まれます。

Python スクリプト:まず、既知の障害、構文の問題、その他の論理エラーや実行時エラーがすべて含まれた Python スクリプトが組み込まれています。
デバッガ：Debug-Gym は、Python の pdb デバッガーの機能を模倣する対話型インターフェイスを提供します。このインターフェイスには、プログラムフローを理解するためのコールスタックの検査、詳細な分析のためのコードの段階的な実行、問題を特定するための変数の評価などの機能が含まれています。これらのツールを使用すると、AI エージェントが問題を積極的に調査して診断できるようになります。
アクションスペース:ここで、システムはトレースバック情報やリアルタイム変数値などの構造化データ入力を AI エージェントに提示します。これに基づいて、エージェントはデバッグコマンドの発行や、特定されたエラーを解決するためのコードの変更などの特定のアクションを実行できます。この対話では、証拠に基づいたデバッグとコードの改良が強調されます。

Debug-Gym は、正確で予測可能な結果 (決定論的実行) を提供するように設計されており、エージェント評価中の一貫性を確保します。モジュール設計により、開発者はシステムを中断することなく、AI エージェントやデバッグツールなどのコンポーネントを簡単に交換または強化できます。この柔軟性により、さまざまなデバッグ手法を試すのに適しています。

Debug-Gym ツールを使用する

Debug-Gym ツールのコンポーネントがわかったので、次にそれがどのように機能するかを見てみましょう。 Debug-Gym ツールの使用方法に関するステップバイステップのガイドを用意しました。これに従うだけで使用を開始できます。 Debug-Gym ツールを使用するには、以下の手順に従ってください。上記のコマンドを実行する前に、プロジェクトディレクトリに移動する必要があります。

環境をセットアップします。このタスク用の仮想環境を作成するには、次のコマンドを実行する必要があります。Python – m venv .venv。これにより仮想環境がアクティブ化され、完了したら環境から終了して実行します。pip インストールデバッグジムフレームワークをインストールしますが、Python 3.12 以降がコンピューターにインストールされていること。
構成ファイルを生成します。次に、構成ファイルを生成する必要があります。そのためには、次のコマンドを実行します: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
API 認証を追加します。使用する予定のデバッグツールに応じて、このファイルを編集して API 資格情報または認証の詳細を含めます。
デバッグジムの構造に慣れてください。Debug-Gym 命令には、バグのあるプログラムシナリオ、デバッガーインターフェイス (Python の pdb に類似)、およびエージェントが環境と対話するための観察アクションスペースが含まれています。
スクリプトを使用します。これで、指定された Python スクリプトを使用できるようになります。既知の障害を使用して AI エージェントのデバッグ機能をテストします。これらのシナリオは構文、実行時、論理エラーをカバーし、多様なテストの場を提供します。

Debug-Gym を使用すると、AI エージェントは、ブレークポイントの設定、変数の検査、コードのステップ実行などのコマンドを使用して対話的にデバッグし、洞察を収集して解決策を提案できます。問題解決におけるエージェントのパフォーマンスを評価および改善するための構造化されたフィードバックを提供します。オープンソースの性質により、カスタマイズ、実験、コラボレーションが可能になり、イノベーションを促進し、デバッグ研究の進捗状況を共有できます。

結論

Debug-Gym ツールは、AI の能力を使用してコードのデバッグを簡単にすることで、プログラマーの生活に価値を加えることは間違いありません。人間のデバッグプロセスを反映したインタラクティブで構造化されたプラットフォームを提供し、AI エージェントがコードの問題を効果的に診断して解決できるようにします。モジュール性、決定論的な実行、オープンソースの可用性などの機能を含む、よく設計された設計により、実験、コラボレーション、コミュニティ主導のイノベーションが促進されます。

Debug-Gym ツールは、AI 主導のデバッグを進めるための貴重なリソースであることは間違いありません。 Debug-Gym は、現実的なコード修復タスクを処理し、実践的な学習を促進する機能を備えているため、開発者と研究者の両方にとって優れたツールとして際立っています。ただし、これらの AI モデルのトレーニングデータには現実世界のデバッグ動作の十分な例が不足しており、ツールを完全に活用する能力に影響を与えることに留意してください。これについて詳しく知りたい場合は、次のサイトをご覧ください。マイクロソフト.com。

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コードをデバッグするための AI ツールとは何ですか?

Debug-Gym とは別に、GitHub コパイロット、カーソル、そしてGPT をデバッグします。GitHub Copilot は、リアルタイムのコード提案とバグ修正を VS Code などの IDE で直接提供し、開発者の生産性を向上させます。 Cursor は AI を活用した特殊な IDE であり、プロジェクト全体のデバッグ、複数ファイルのコードベースの分析、対象を絞ったソリューションの提供をサポートします。 DebugGPT は、OpenAI の GPT モデルを使用してエラーを分析し、説明し、修正を提案することでコードを自動的にデバッグする Python ベースの AI ツールです。

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