Chiar dacă AI poate genera cod, este greu să ai încredere în el decât dacă depanezi codul înainte de a-l implementa. De aceea, în această postare, vom vorbi despreInstrumentul Debug-Gym de la Microsoft Agentic AI pentru a depana codul.Microsoft a lansat Debug-Gym, un cadru bazat pe Python care vizează evaluarea capacităților agenților AI de a gestiona în mod eficient provocările practice de reparare a codului. În această postare, vom discuta mai multe despre acest instrument.
Debug-Gym, introdusă de Microsoft, este o platformă bazată pe Python, concepută pentru a testa modul în care agenții AI utilizează instrumente interactive de depanare precum pdb pentru sarcini realiste de reparare a codului. Permite agenților să exploreze în mod activ comportamentul de rulare, să perfecționeze soluțiile folosind comenzi de depanare și să adune dovezi înainte de a propune remedieri, imitând îndeaproape abordarea umană a depanării software.
Arhitectura tehnica Debug-Gym
Debug-Gym este conceput pentru a facilita experimentarea cu agenți de codare interactivi, care știe despre instrumente. Prezintă acestor agenți programe Python predispuse la erori și oferă acces la instrumente de depanare printr-o interfață controlată. Componentele de bază ale sistemului includ:
- Scripturi Python:În primul rând, avem script-uri Python încorporate care conțin toate greșelile bine-cunoscute, problemele de sintaxă și alte erori logice și de rulare.
- Depanator:Debug-Gym oferă o interfață interactivă care imită funcționalitatea depanatorului pdb de la Python. Această interfață include capabilități precum inspectarea stivei de apeluri pentru a înțelege fluxul programului, executarea codului pas cu pas pentru o analiză detaliată și evaluarea variabilelor pentru a identifica problemele. Aceste instrumente permit agenților AI să exploreze și să diagnosticheze în mod activ problemele.
- Spațiu de acțiune:Aici, sistemul prezintă agenților AI intrări de date structurate, cum ar fi informații de urmărire și valori variabile în timp real. Pe baza acestui fapt, agenții pot întreprinde acțiuni specifice, cum ar fi emiterea de comenzi de depanare sau modificarea codului pentru a rezolva erorile identificate. Această interacțiune pune accent pe depanarea bazată pe dovezi și rafinarea codului.
Debug-Gym este conceput pentru a oferi rezultate precise și previzibile (execuție deterministă), asigurând consistența în timpul evaluărilor agenților. Designul său modular permite dezvoltatorilor să schimbe sau să îmbunătățească cu ușurință componente, cum ar fi agenți AI sau instrumente de depanare, fără a perturba sistemul. Această flexibilitate îl face potrivit pentru experimentarea cu diferite tehnici de depanare.
Utilizați instrumentul Debug-Gym
Acum că știm componentele instrumentului Debug-Gym, să mergem mai departe și să vedem cum funcționează. Am prezentat un ghid pas cu pas despre cum să utilizați instrumentul Debug-Gym, pe care îl puteți urma doar pentru a începe cu el. Urmați pașii menționați mai jos pentru a utiliza instrumentul Debug-Gym. Trebuie să mergeți la directorul proiectului înainte de a executa comenzile menționate.
- Configurați mediul:Pentru a crea un mediu virtual pentru această sarcină, va trebui să rulămpython – m venv .venv.Acest lucru va activa mediul virtual și, odată terminat, ieșiți din mediu și rulațipip install debug-gympentru a instala cadrul, dar asigurați-vă că avețiPython 3.12 sau o versiune ulterioară instalată pe computer.
- Generați fișierul de configurare:Acum, trebuie să generăm un fișier de configurare. Pentru aceasta, rulați următoarea comandă: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
- Adăugați autentificare API:Editați acest fișier pentru a include acreditările API sau detaliile de autentificare, în funcție de instrumentele de depanare pe care intenționați să le utilizați.
- Obișnuiți-vă cu structura Debug-Gym:Instrucțiunea Debug-Gym include scenarii de program cu erori, o interfață de depanare (similară cu pdb-ul lui Python) și spații de observare-acțiune pentru agenții să interacționeze cu mediul.
- Utilizați scripturile:Acum, puteți utiliza scripturile Python datecu erori cunoscute pentru a testa capabilitățile de depanare ale agenților dvs. AI. Aceste scenarii acoperă erori de sintaxă, de rulare și logice, oferind un teren de testare divers.
Debug-Gym le permite agenților AI să depaneze în mod interactiv utilizând comenzi precum setarea punctelor de întrerupere, inspectarea variabilelor și parcurgerea codului pentru a aduna informații și a propune soluții. Oferă feedback structurat pentru a evalua și îmbunătăți performanța agentului în rezolvarea problemelor. Natura sa open-source permite personalizarea, experimentarea și colaborarea, încurajând inovarea și progresul comun în cercetarea de depanare.
Concluzie
Fără îndoială, un instrument Debug-Gym adaugă valoare vieții unui programator, simplificând depanarea codului folosind priceperea sa AI.Oferă o platformă interactivă, structurată, care reflectă procesele umane de depanare, permițând agenților AI să diagnosticheze și să rezolve problemele de cod în mod eficient. Designul său bine proiectat, incluzând caracteristici precum modularitatea, execuția deterministă și disponibilitatea open-source, promovează experimentarea, colaborarea și inovația condusă de comunitate.
Instrumentul Debug-Gym este, fără îndoială, o resursă valoroasă pentru promovarea depanării bazate pe AI. Cu capacitatea sa de a gestiona sarcini realiste de reparare a codului și de a promova învățarea practică, Debug-Gym se remarcă ca un instrument excelent atât pentru dezvoltatori, cât și pentru cercetători. Cu toate acestea, rețineți că datele de antrenament pentru aceste modele AI nu dispun de suficiente exemple de comportament de depanare din lumea reală, ceea ce le afectează capacitatea de a utiliza pe deplin instrumentele. Pentru a afla mai multe despre acest lucru, puteți vizitamicrosoft.com.
Citire:
Care este instrumentul AI pentru a depana codul?
În afară de Debug-Gym, avemGitHub Copilot, Cursor,şiDebugGPT.GitHub Copilot oferă sugestii de cod în timp real și remedieri de erori direct în IDE-uri precum VS Code, îmbunătățind productivitatea dezvoltatorilor. Cursor, un IDE specializat bazat pe inteligență artificială, acceptă depanarea proiectelor întregi, analizând baze de cod cu mai multe fișiere și oferind soluții țintite. DebugGPT este un instrument AI bazat pe Python care utilizează modelele GPT ale OpenAI pentru a depana automat codul, analizând erorile, explicându-le și sugerând remedieri.
Citire:
Ce instrumente folosiți pentru a vă depana codul?
Pentru a depana, puteți utilizaPython pdb, care permite executarea pas cu pas a codului și inspecția variabilelor. În plus, Visual Studio Debugger este ușor de utilizat și oferă o analiză detaliată a erorilor, lucru pe care îl puteți folosi. Dacă vrei să mergi pe traseul AI, dă o șansă lui Debug-Gym.
Citește și:.
