Přestože AI může generovat kód, je těžké mu důvěřovat, pokud před implementací kód odladíte. Proto v tomto příspěvku budeme mluvit o Debug-gym nástroj od Microsoft Agentic AI po ladění kódu. Společnost Microsoft spustila Debug-Gym, rámec zaměřený na Python zaměřený na posouzení schopností agentů AI při účinném řešení praktických problémů s repair-repair. V tomto příspěvku budeme o tomto nástroji diskutovat více.
Debug-gym nástroj od Microsoft Agentic AI po ladění kódu
Debug-GYM, představený společností Microsoft, je platforma založená na Pythonu, která má testovat, jak agenti AI využívají interaktivní nástroje pro ladění, jako je PDB pro realistické úkoly repair kódu. Umožňuje agentům aktivně prozkoumat běhové chování, upřesňovat řešení pomocí ladicích příkazů a shromažďovat důkazy před navrhováním oprav, které úzce napodobují lidský přístup k ladění softwaru.
Debug-Gym Technická architektura
Debug-GYM je navržen tak, aby usnadnil experimentování s interaktivními agenturami, které si uvědomují nástroje. Představuje těmto agentům programy Python náchylné k chybám a poskytuje přístup k nástrojům pro ladění prostřednictvím kontrolovaného rozhraní. Základní komponenty systému zahrnují:
- Python skripty: Nejprve máme vestavěné skripty Pythonu, které obsahují všechny známé chyby, problémy v syntaxi a další logické a běhové chyby.
- Debugger: Debug-GYM poskytuje interaktivní rozhraní, které napodobuje funkčnost PDB debuggeru Python. Toto rozhraní zahrnuje schopnosti, jako je kontrola zásobníku volání, aby se porozuměl toku programu, provádění kódu krok za krokem pro podrobnou analýzu a vyhodnocení proměnných pro identifikaci problémů. Tyto nástroje umožňují agentům AI aktivně zkoumat a diagnostikovat problémy.
- Akční prostor: Zde systém představuje strukturované vstupy dat, jako jsou informace o trasování a hodnoty proměnných v reálném čase, agentům AI. Na základě toho mohou agenti podniknout konkrétní kroky, jako je vydávání příkazů ladění nebo úpravy kódu pro vyřešení identifikovaných chyb. Tato interakce zdůrazňuje ladění a zdokonalení kódu založené na důkazech.
Debug-GYM je navržen tak, aby poskytoval přesné a předvídatelné výsledky (deterministické provedení), což zajišťuje konzistenci během hodnocení agentů. Jeho modulární design umožňuje vývojářům snadno vyměnit nebo vylepšovat komponenty, jako jsou agenti AI nebo ladicí nástroje, aniž by systém narušili. Díky této flexibilitě je vhodná pro experimentování s různými technikami ladění.
proces gwxux
Použijte nástroj Debug-Gym
Nyní, když známe komponenty nástroje Debug-Gym, pokračujte a uvidíme, jak to funguje. Postavili jsme krok za krokem průvodce, jak používat nástroj Debug-GYM, který můžete sledovat, abyste s ním začali. Postupujte podle níže uvedených kroků a použijte nástroj Debug-GYM. Před provedením uvedených příkazů musíte jít do adresáře projektu.
- Nastavit životní prostředí: Abychom vytvořili virtuální prostředí pro tento úkol, budeme muset spustit Python - M Venv .Venv. Tím se aktivuje virtuální prostředí a jakmile to provede, opustí prostředí a spustí PIP nainstalujte debug-gym nainstalovat rámec, ale ujistěte se, že máte Python 3.12 nebo vyšší nainstalované v počítači.
- Generovat konfigurační soubor: Nyní musíme vygenerovat konfigurační soubor. Za to spusťte následující příkaz: Python -M debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
- Přidejte ověřování API: Upravte tento soubor tak, aby obsahoval vaše přihlašovací údaje API nebo podrobnosti o autentizaci, v závislosti na nástrojích pro ladění, které plánujete použít.
- Zvykněte si na strukturu debug-gym: Instrukce Debug-GYM zahrnuje programové scénáře buggy, rozhraní ladění (podobné PDB Pythonu) a prostory pro pozorování, aby agenty interagovaly s prostředím.
- Použijte skripty: Nyní můžete použít dané skripty Python se známými chybami pro testování ladicích schopností vašich agentů AI. Tyto scénáře zahrnují syntaxi, runtime a logické chyby a nabízejí rozmanité testovací půdu.
Debug-GYM umožňuje agentům AI interaktivně ladit pomocí příkazů, jako je nastavení bodů zlomu, kontrola proměnných a procházení kódem, aby shromažďovala poznatky a navrhovala řešení. Poskytuje strukturovanou zpětnou vazbu k posouzení a zlepšení výkonu agenta při řešení problémů. Jeho příroda s otevřeným zdrojovým kódem umožňuje přizpůsobení, experimentování a spolupráci, podporuje inovace a sdílený pokrok v ladicím výzkumu.
Windows 10 3D tisk
Závěr
Nástroj Debug-Gym bezpochyby přidává hodnotu pro životnost programátora tím, že usnadňuje ladění kódu pomocí své zdatnosti AI. Poskytuje interaktivní strukturovanou platformu, která odráží procesy lidského ladění, což umožňuje agentům AI efektivně diagnostikovat a řešit problémy s kódem. Její dobře architektovaný design, včetně funkcí, jako je modularita, deterministické provedení a dostupnost open-source, podporuje experimentování, spolupráci a inovace založené na komunitě.
Nástroj Debug-GYM je nepopiratelně cenným zdrojem pro rozvoj ladění řízeného AI. Díky své schopnosti zvládnout realistické úkoly na repair kódu a podporovat praktické učení, Debug-Gym vyniká jako vynikající nástroj pro vývojáře i výzkumné pracovníky. Mějte však na paměti, že tréninkové údaje pro tyto modely AI postrádají dostatečné příklady ladicího chování v reálném světě, což ovlivňuje jejich schopnost plně využívat nástroje. Chcete -li se o tom dozvědět více, můžete navštívit Microsoft.com .
Číst: Nejlepší nástroje AI pro vývojáře
Jaký je nástroj AI pro ladění kódu?
Kromě debug-gymu máme GitHub copilot, kurzor, a Debuggpt. GitHub Copilot nabízí návrhy kódu v reálném čase a opravy chyb přímo v IDE, jako je vs kód, což zlepšuje produktivitu vývojáře. Kurzor, specializovaný IDE poháněný AI, podporuje ladění napříč celými projekty, analyzuje více soubojových kódů a nabízí cílená řešení. DebugGPT je nástroj AI založený na Pythonu, který používá modely GPT OpenAI k automatickému ladění kódu analýzou chyb, jejich vysvětlením a navrhováním oprav.
Číst: Jaké jsou bezplatné alternativy k agentovi Manus AI?
Jaké nástroje používáte k ladění kódu?
K ladění, můžete použít Python's PDB, která umožňuje provádění kódu krok za krokem a variabilní kontrolu. Navíc je Visual Studio Debugger uživatelsky přívětivý a poskytuje podrobnou analýzu chyb, což je něco, co můžete využít. Pokud chcete jít na trasu AI, dejte šanci Debug-Gym.
Přečtěte si také: Nejlepší asistenti generátoru AI kódu pro kód vs .
