Vad är Debug-Gym-verktyget från Microsoft Agentic AI för att felsöka kod som programmerare?

Även om AI kan generera kod är det svårt att lita på den om du inte felsöker koden innan du implementerar den. Det är därför vi i det här inlägget kommer att prata omDebug-Gym-verktyg från Microsoft Agentic AI för att felsöka kod.Microsoft har lanserat Debug-Gym, ett Python-drivet ramverk som syftar till att bedöma förmågan hos AI-agenter för att effektivt hantera praktiska kodreparationsutmaningar. I det här inlägget kommer vi att diskutera mer om detta verktyg.

Debug-Gym, introducerad av Microsoft, är en Python-baserad plattform designad för att testa hur AI-agenter använder interaktiva felsökningsverktyg som pdb för realistiska kodreparationsuppgifter. Det låter agenter aktivt utforska körtidsbeteende, förfina lösningar med hjälp av felsökningskommandon och samla bevis innan de föreslår korrigeringar, vilket nära efterliknar den mänskliga inställningen till programvarufelsökning.

Debug-Gym teknisk arkitektur

Debug-Gym är designat för att underlätta experimenterande med interaktiva, verktygsmedvetna kodningsagenter. Den presenterar dessa agenter med felbenägna Python-program och ger tillgång till felsökningsverktyg genom ett kontrollerat gränssnitt. Kärnkomponenterna i systemet inkluderar:

• Python-skript:Först och främst har vi inbyggda Python-skript som innehåller alla välkända fel, problem i syntax och andra logiska fel och körtidsfel.
• Debugger:Debug-Gym tillhandahåller ett interaktivt gränssnitt som efterliknar funktionaliteten hos Pythons pdb-debugger. Det här gränssnittet innehåller funktioner som att inspektera anropsstacken för att förstå programflödet, exekvera kod steg-för-steg för detaljerad analys och utvärdera variabler för att identifiera problem. Dessa verktyg tillåter AI-agenter att aktivt utforska och diagnostisera problem.
• Action Space:Här presenterar systemet strukturerad datainmatning, såsom spårningsinformation och realtidsvariabelvärden, för AI-agenterna. Baserat på detta kan agenter vidta specifika åtgärder, som att utfärda felsökningskommandon eller modifiera koden för att lösa identifierade fel. Denna interaktion betonar evidensdriven felsökning och kodförfining.

Debug-Gym är designat för att ge exakta och förutsägbara resultat (deterministiskt utförande), vilket säkerställer konsekvens under agentutvärderingar. Dess modulära design gör att utvecklare enkelt kan byta eller förbättra komponenter, såsom AI-agenter eller felsökningsverktyg, utan att störa systemet. Denna flexibilitet gör den lämplig för att experimentera med olika felsökningstekniker.

Använd verktyget Debug-Gym

Nu när vi känner till komponenterna i Debug-Gym-verktyget, låt oss gå vidare och se hur det fungerar. Vi har lagt ut en steg-för-steg-guide för hur du använder verktyget Debug-Gym, som du bara kan följa för att komma igång med det. Följ stegen nedan för att använda Debug-Gym-verktyget. Du måste gå till din projektkatalog innan du utför de nämnda kommandona.

• Ställ in miljön:För att skapa en virtuell miljö för denna uppgift måste vi körapython – m venv .venv.Detta kommer att aktivera den virtuella miljön, och när det är gjort, lämnar du miljön och körpip installera debug-gymför att installera ramverket, men se till att du har detPython 3.12 eller senare installerad på din dator.
• Skapa konfigurationsfilen:Nu måste vi skapa en konfigurationsfil. För det, kör följande kommando: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
• Lägg till API-autentisering:Redigera den här filen för att inkludera dina API-uppgifter eller autentiseringsdetaljer, beroende på de felsökningsverktyg du planerar att använda.
• Vänj dig vid Debug-Gym-strukturen:Debug-Gym-instruktionen inkluderar buggyprogramscenarier, ett felsökningsgränssnitt (liknande Pythons pdb) och observations-åtgärdsutrymmen för agenter att interagera med miljön.
• Använd skripten:Nu kan du använda de givna Python-skriptenmed kända fel för att testa felsökningsfunktionerna hos dina AI-agenter. Dessa scenarier täcker syntax, körtid och logiska fel, och erbjuder en mångsidig testplats.

Debug-Gym gör det möjligt för AI-agenter att interaktivt felsöka genom att använda kommandon som att ställa in brytpunkter, inspektera variabler och gå igenom kod för att samla in insikter och föreslå lösningar. Det ger strukturerad feedback för att bedöma och förbättra agenternas prestation vid lösning av problem. Dess öppen källkod tillåter anpassning, experiment och samarbete, vilket främjar innovation och delade framsteg inom felsökningsforskning.

Slutsats

Utan tvekan tillför ett Debug-Gym-verktyg mervärde till en programmerares liv genom att göra det enkelt att felsöka kod med dess AI-förmåga.Det tillhandahåller en interaktiv, strukturerad plattform som speglar mänskliga felsökningsprocesser, vilket gör det möjligt för AI-agenter att diagnostisera och lösa kodproblem effektivt. Dess väl utformade design, inklusive funktioner som modularitet, deterministiskt utförande och öppen källkods tillgänglighet, främjar experiment, samarbete och gemenskapsdriven innovation.

Verktyget Debug-Gym är onekligen en värdefull resurs för att avancera AI-driven felsökning. Med sin förmåga att hantera realistiska kodreparationsuppgifter och främja praktiskt lärande, framstår Debug-Gym som ett utmärkt verktyg för både utvecklare och forskare. Kom dock ihåg att träningsdata för dessa AI-modeller saknar tillräckliga exempel på verkliga felsökningsbeteende, vilket påverkar deras förmåga att fullt ut använda verktygen. För att veta mer om detta kan du besökamicrosoft.com.

Läsa:

Vad är AI-verktyget för att felsöka kod?

Förutom Debug-Gym har viGitHub Copilot, Cursor,ochDebugGPT.GitHub Copilot erbjuder kodförslag i realtid och buggfixar direkt i IDE:er som VS Code, vilket förbättrar utvecklarens produktivitet. Cursor, en specialiserad AI-driven IDE, stöder felsökning i hela projekt, analyserar kodbaser med flera filer och erbjuder riktade lösningar. DebugGPT är ett Python-baserat AI-verktyg som använder OpenAI:s GPT-modeller för att automatiskt felsöka kod genom att analysera fel, förklara dem och föreslå korrigeringar.

Läsa:

Vilka verktyg använder du för att felsöka din kod?

För att felsöka kan du användaPythons pdb, som möjliggör steg-för-steg kodexekvering och variabel inspektion. Dessutom är Visual Studio Debugger användarvänlig och ger detaljerad felanalys, vilket är något du kan använda dig av. Om du vill gå AI-vägen, ge Debug-Gym en chans.

Läs också:.