Czym jest narzędzie Debug-Gym firmy Microsoft Agentic AI do debugowania kodu podobnego do programistów?

Chociaż sztuczna inteligencja może generować kod, trudno jej zaufać, chyba że zdebugujesz kod przed jego wdrożeniem. Dlatego w tym poście porozmawiamy oNarzędzie Debug-Gym z Microsoft Agentic AI do debugowania kodu.Firma Microsoft uruchomiła Debug-Gym, platformę opartą na języku Python, której celem jest ocena możliwości agentów AI w skutecznym radzeniu sobie z praktycznymi wyzwaniami związanymi z naprawą kodu. W tym poście omówimy więcej na temat tego narzędzia.

Debug-Gym, wprowadzona przez firmę Microsoft, to platforma oparta na języku Python, zaprojektowana w celu testowania, w jaki sposób agenci AI wykorzystują interaktywne narzędzia do debugowania, takie jak pdb, do realistycznych zadań naprawy kodu. Pozwala agentom aktywnie badać zachowanie środowiska wykonawczego, udoskonalać rozwiązania za pomocą poleceń debugowania i gromadzić dowody przed zaproponowaniem poprawek, dokładnie naśladując ludzkie podejście do debugowania oprogramowania.

Architektura techniczna Debug-Gym

Debug-Gym został zaprojektowany, aby ułatwić eksperymentowanie z interaktywnymi, świadomymi narzędzi agentami kodującymi. Prezentuje tym agentom podatne na błędy programy w języku Python i zapewnia dostęp do narzędzi do debugowania poprzez kontrolowany interfejs. Podstawowe elementy systemu obejmują:

• Skrypty Pythona:Po pierwsze, mamy wbudowane skrypty Pythona, które zawierają wszystkie dobrze znane błędy, problemy ze składnią oraz inne błędy logiczne i błędy wykonawcze.
• Debuger:Debug-Gym zapewnia interaktywny interfejs naśladujący funkcjonalność debugera pdb języka Python. Interfejs ten obejmuje funkcje takie jak sprawdzanie stosu wywołań w celu zrozumienia przebiegu programu, wykonywanie kodu krok po kroku w celu szczegółowej analizy oraz ocena zmiennych w celu zidentyfikowania problemów. Narzędzia te umożliwiają agentom AI aktywne badanie i diagnozowanie problemów.
• Pole akcji:W tym przypadku system przedstawia agentom AI uporządkowane dane wejściowe, takie jak informacje o śledzeniu i wartości zmiennych w czasie rzeczywistym. Na tej podstawie agenci mogą podejmować określone działania, takie jak wydawanie poleceń debugowania lub modyfikowanie kodu w celu usunięcia zidentyfikowanych błędów. Ta interakcja kładzie nacisk na debugowanie oparte na dowodach i udoskonalanie kodu.

Debug-Gym ma na celu zapewnienie precyzyjnych i przewidywalnych wyników (wykonanie deterministyczne), zapewniając spójność podczas ocen agentów. Jego modułowa konstrukcja umożliwia programistom łatwą wymianę lub ulepszanie komponentów, takich jak agenci AI lub narzędzia do debugowania, bez zakłócania pracy systemu. Ta elastyczność sprawia, że ​​nadaje się do eksperymentowania z różnymi technikami debugowania.

Użyj narzędzia Debug-Gym

Teraz, gdy znamy już komponenty narzędzia Debug-Gym, przejdźmy dalej i zobaczmy, jak ono działa. Przygotowaliśmy przewodnik krok po kroku dotyczący korzystania z narzędzia Debug-Gym, który możesz po prostu wykonać, aby rozpocząć korzystanie z niego. Wykonaj kroki wymienione poniżej, aby użyć narzędzia Debug-Gym. Przed wykonaniem wspomnianych poleceń musisz przejść do katalogu projektu.

• Skonfiguruj środowisko:Aby stworzyć środowisko wirtualne dla tego zadania, będziemy musieli uruchomićpython – m venv .venv.Spowoduje to aktywację środowiska wirtualnego, a po zakończeniu wyjdź ze środowiska i uruchompip zainstaluj debug-gymaby zainstalować framework, ale upewnij się, że takNa Twoim komputerze zainstalowany jest Python 3.12 lub nowszy.
• Wygeneruj plik konfiguracyjny:Teraz musimy wygenerować plik konfiguracyjny. W tym celu uruchom następującą komendę: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
• Dodaj uwierzytelnianie API:Edytuj ten plik, aby uwzględnić poświadczenia interfejsu API lub szczegóły uwierzytelniania, w zależności od narzędzi do debugowania, których planujesz używać.
• Przyzwyczaj się do struktury Debug-Gym:Instrukcja Debug-Gym zawiera błędne scenariusze programów, interfejs debugera (podobny do pdb w Pythonie) oraz przestrzenie obserwacji i akcji, umożliwiające agentom interakcję ze środowiskiem.
• Skorzystaj ze skryptów:Teraz możesz używać podanych skryptów Pythonaze znanymi błędami, aby przetestować możliwości debugowania agentów AI. Scenariusze te obejmują błędy składniowe, wykonawcze i logiczne, oferując różnorodne pole testowe.

Debug-Gym umożliwia agentom AI interaktywne debugowanie za pomocą poleceń takich jak ustawianie punktów przerwania, sprawdzanie zmiennych i przechodzenie przez kod w celu gromadzenia spostrzeżeń i proponowania rozwiązań. Zapewnia uporządkowaną informację zwrotną umożliwiającą ocenę i poprawę wydajności agentów w rozwiązywaniu problemów. Jego charakter typu open source pozwala na dostosowywanie, eksperymentowanie i współpracę, wspierając innowacje i wspólny postęp w debugowaniu badań.

Wniosek

Bez wątpienia narzędzie Debug-Gym wnosi wartość do życia programisty, ułatwiając debugowanie kodu przy użyciu jego umiejętności AI.Zapewnia interaktywną, uporządkowaną platformę, która odzwierciedla procesy debugowania wykonywane przez człowieka, umożliwiając agentom AI skuteczne diagnozowanie i rozwiązywanie problemów z kodem. Dobrze zaprojektowany projekt, obejmujący takie funkcje, jak modułowość, deterministyczne wykonanie i dostępność oprogramowania typu open source, sprzyja eksperymentowaniu, współpracy i innowacjom napędzanym przez społeczność.

Narzędzie Debug-Gym jest niezaprzeczalnie cennym zasobem umożliwiającym udoskonalanie debugowania opartego na sztucznej inteligencji. Dzięki możliwości radzenia sobie z realistycznymi zadaniami związanymi z naprawą kodu i wspierania praktycznej nauki, Debug-Gym wyróżnia się jako doskonałe narzędzie zarówno dla programistów, jak i badaczy. Należy jednak pamiętać, że w danych szkoleniowych dla tych modeli sztucznej inteligencji brakuje wystarczających przykładów zachowań związanych z debugowaniem w świecie rzeczywistym, co wpływa na ich zdolność do pełnego wykorzystania narzędzi. Aby dowiedzieć się więcej na ten temat, możesz odwiedzićMicrosoft.com.

Czytać:

Jakie jest narzędzie AI do debugowania kodu?

Oprócz Debug-Gym mamyDrugi pilot GitHub, kursor,IDebugujGPT.GitHub Copilot oferuje sugestie kodu w czasie rzeczywistym i poprawki błędów bezpośrednio w środowiskach IDE, takich jak VS Code, zwiększając produktywność programistów. Cursor, wyspecjalizowane IDE oparte na sztucznej inteligencji, obsługuje debugowanie w całych projektach, analizowanie wieloplikowych baz kodu i oferowanie ukierunkowanych rozwiązań. DebugGPT to narzędzie AI oparte na języku Python, które wykorzystuje modele GPT OpenAI do automatycznego debugowania kodu poprzez analizowanie błędów, wyjaśnianie ich i sugerowanie poprawek.

Czytać:

Jakich narzędzi używasz do debugowania kodu?

Do debugowania możesz użyćPdb Pythona, który pozwala na wykonanie kodu krok po kroku i kontrolę zmiennych. Ponadto Visual Studio Debugger jest przyjazny dla użytkownika i zapewnia szczegółową analizę błędów, z której możesz skorzystać. Jeśli chcesz pójść drogą AI, daj szansę Debug-Gym.

Przeczytaj także:.