¿Qué es la herramienta Debug-Gym de Microsoft Agentic AI para depurar código como programadores?

Aunque la IA puede generar código, es difícil confiar en ella a menos que se depure el código antes de implementarlo. Por eso en este post vamos a hablar de laHerramienta Debug-Gym de Microsoft Agentic AI para depurar código.Microsoft ha lanzado Debug-Gym, un marco impulsado por Python destinado a evaluar las capacidades de los agentes de IA para manejar de manera efectiva los desafíos prácticos de reparación de códigos. En esta publicación, discutiremos más sobre esta herramienta.

Debug-Gym, presentado por Microsoft, es una plataforma basada en Python diseñada para probar cómo los agentes de IA utilizan herramientas de depuración interactivas como pdb para tareas realistas de reparación de código. Permite a los agentes explorar activamente el comportamiento del tiempo de ejecución, perfeccionar las soluciones mediante comandos de depuración y recopilar pruebas antes de proponer correcciones, imitando fielmente el enfoque humano de la depuración de software.

Arquitectura técnica de Debug-Gym

Debug-Gym está diseñado para facilitar la experimentación con agentes de codificación interactivos y conscientes de herramientas. Presenta a estos agentes programas Python propensos a errores y proporciona acceso a herramientas de depuración a través de una interfaz controlada. Los componentes principales del sistema incluyen:

• Secuencias de comandos de Python:En primer lugar, tenemos scripts de Python integrados que contienen todas las fallas conocidas, problemas de sintaxis y otros errores lógicos y de tiempo de ejecución.
• Depurador:Debug-Gym proporciona una interfaz interactiva que imita la funcionalidad del depurador pdb de Python. Esta interfaz incluye capacidades como inspeccionar la pila de llamadas para comprender el flujo del programa, ejecutar código paso a paso para un análisis detallado y evaluar variables para identificar problemas. Estas herramientas permiten a los agentes de IA explorar y diagnosticar problemas de forma activa.
• Espacio de acción:Aquí, el sistema presenta entradas de datos estructurados, como información de rastreo y valores variables en tiempo real, a los agentes de IA. En base a esto, los agentes pueden realizar acciones específicas, como emitir comandos de depuración o modificar el código para resolver errores identificados. Esta interacción enfatiza la depuración basada en evidencia y el refinamiento del código.

Debug-Gym está diseñado para proporcionar resultados precisos y predecibles (ejecución determinista), garantizando coherencia durante las evaluaciones de los agentes. Su diseño modular permite a los desarrolladores intercambiar o mejorar fácilmente componentes, como agentes de inteligencia artificial o herramientas de depuración, sin interrumpir el sistema. Esta flexibilidad lo hace adecuado para experimentar con diversas técnicas de depuración.

Utilice la herramienta Debug-Gym

Ahora que conocemos los componentes de la herramienta Debug-Gym, sigamos adelante y veamos cómo funciona. Hemos presentado una guía paso a paso sobre cómo utilizar la herramienta Debug-Gym, que puede seguir para comenzar a utilizarla. Siga los pasos que se mencionan a continuación para utilizar la herramienta Debug-Gym. Debe ir al directorio de su proyecto antes de ejecutar los comandos mencionados.

• Configurar el entorno:Para crear un entorno virtual para esta tarea, tendremos que ejecutarpitón – m venv .venv.Esto activará el entorno virtual y, una vez hecho esto, saldrá del entorno y ejecutarápip instalar depuración-gimnasiopara instalar el marco, pero asegúrese de tenerPython 3.12 o superior instalado en su computadora.
• Genere el archivo de configuración:Ahora, necesitamos generar un archivo de configuración. Para eso, ejecute el siguiente comando: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
• Agregar autenticación API:Edite este archivo para incluir sus credenciales de API o detalles de autenticación, según las herramientas de depuración que planee utilizar.
• Acostúmbrese a la estructura Debug-Gym:La instrucción Debug-Gym incluye escenarios de programas con errores, una interfaz de depuración (similar al pdb de Python) y espacios de observación-acción para que los agentes interactúen con el entorno.
• Utilice los guiones:Ahora, puedes usar los scripts de Python proporcionados.con fallas conocidas para probar las capacidades de depuración de sus agentes de IA. Estos escenarios cubren errores de sintaxis, tiempo de ejecución y lógicos, lo que ofrece un campo de pruebas diverso.

Debug-Gym permite a los agentes de IA depurar de forma interactiva mediante el uso de comandos como establecer puntos de interrupción, inspeccionar variables y recorrer el código para recopilar información y proponer soluciones. Proporciona retroalimentación estructurada para evaluar y mejorar el desempeño de los agentes en la resolución de problemas. Su naturaleza de código abierto permite la personalización, la experimentación y la colaboración, fomentando la innovación y el progreso compartido en la investigación de depuración.

Conclusión

Sin lugar a dudas, una herramienta Debug-Gym agrega valor a la vida de un programador al simplificar la depuración de código utilizando su destreza de IA.Proporciona una plataforma estructurada e interactiva que refleja los procesos de depuración humanos, lo que permite a los agentes de IA diagnosticar y resolver problemas de código de forma eficaz. Su diseño bien diseñado, que incluye características como modularidad, ejecución determinista y disponibilidad de código abierto, promueve la experimentación, la colaboración y la innovación impulsada por la comunidad.

Sin lugar a dudas, la herramienta Debug-Gym es un recurso valioso para avanzar en la depuración impulsada por IA. Con su capacidad para manejar tareas realistas de reparación de código y fomentar el aprendizaje práctico, Debug-Gym se destaca como una excelente herramienta tanto para desarrolladores como para investigadores. Sin embargo, tenga en cuenta que los datos de entrenamiento para estos modelos de IA carecen de ejemplos suficientes de comportamiento de depuración en el mundo real, lo que afecta su capacidad para utilizar plenamente las herramientas. Para saber más sobre esto, puedes visitarmicrosoft.com.

Leer:

¿Qué es la herramienta de IA para depurar código?

Aparte de Debug-Gym, tenemos elCopiloto de GitHub, Cursor,yDepuraciónGPT.GitHub Copilot ofrece sugerencias de código en tiempo real y correcciones de errores directamente en IDE como VS Code, lo que mejora la productividad de los desarrolladores. Cursor, un IDE especializado impulsado por IA, admite la depuración en proyectos completos, analiza bases de código de varios archivos y ofrece soluciones específicas. DebugGPT es una herramienta de inteligencia artificial basada en Python que utiliza los modelos GPT de OpenAI para depurar código automáticamente analizando errores, explicándolos y sugiriendo soluciones.

Leer:

¿Qué herramientas utilizas para depurar tu código?

Para depurar, puedes usarPdb de Python, que permite la ejecución de código paso a paso y la inspección de variables. Además, Visual Studio Debugger es fácil de usar y proporciona un análisis de errores detallado, algo que puede utilizar. Si quieres seguir la ruta de la IA, dale una oportunidad a Debug-Gym.

Lea también:.