Meskipun AI dapat menghasilkan kode, sulit untuk mempercayainya kecuali Anda men -debug kode sebelum mengimplementasikannya. Itulah sebabnya di posting ini, kita akan berbicara tentang Alat debug-gym dari Microsoft Agentic AI ke Debug Code. Microsoft telah meluncurkan Debug-Gym, kerangka kerja yang digerakkan oleh Python yang bertujuan menilai kemampuan agen AI dalam menangani tantangan perbaikan kode praktis secara efektif. Dalam posting ini, kami akan membahas lebih banyak tentang alat ini.
Alat debug-gym dari Microsoft Agentic AI ke Debug Code
Debug-Gym, yang diperkenalkan oleh Microsoft, adalah platform berbasis Python yang dirancang untuk menguji bagaimana agen AI memanfaatkan alat debugging interaktif seperti PDB untuk tugas perbaikan kode yang realistis. Ini memungkinkan agen secara aktif mengeksplorasi perilaku runtime, memperbaiki solusi menggunakan perintah debugging, dan mengumpulkan bukti sebelum mengusulkan perbaikan, dengan cermat meniru pendekatan manusia terhadap debugging perangkat lunak.
Arsitektur Teknis Debug-Gym
download proyek microsoft viewer gratis
Debug-Gym dirancang untuk memfasilitasi eksperimen dengan agen pengkodean interaktif dan sadar alat. Ini menyajikan agen-agen ini dengan program Python yang rentan kesalahan dan menyediakan akses ke alat debugging melalui antarmuka yang terkontrol. Komponen inti dari sistem meliputi:
- Skrip Python: Pertama-tama, kami memiliki skrip python bawaan yang berisi semua kesalahan terkenal, masalah sintaks, dan kesalahan logis dan runtime lainnya.
- Debugger: Debug-Gym menyediakan antarmuka interaktif yang meniru fungsionalitas debugger PDB Python. Antarmuka ini mencakup kemampuan seperti memeriksa tumpukan panggilan untuk memahami aliran program, menjalankan kode langkah demi langkah untuk analisis terperinci, dan mengevaluasi variabel untuk mengidentifikasi masalah. Alat -alat ini memungkinkan agen AI untuk secara aktif mengeksplorasi dan mendiagnosis masalah.
- Ruang Tindakan: Di sini, sistem menyajikan input data terstruktur, seperti informasi traceback dan nilai variabel waktu nyata, kepada agen AI. Berdasarkan hal ini, agen dapat mengambil tindakan spesifik, seperti menerbitkan perintah debugging atau memodifikasi kode untuk menyelesaikan kesalahan yang diidentifikasi. Interaksi ini menekankan debugging dan penyempurnaan kode yang digerakkan oleh bukti.
Debug-Gym dirancang untuk memberikan hasil yang tepat dan dapat diprediksi (eksekusi deterministik), memastikan konsistensi selama evaluasi agen. Desain modularnya memungkinkan pengembang untuk dengan mudah bertukar atau meningkatkan komponen, seperti agen AI atau alat debugging, tanpa mengganggu sistem. Fleksibilitas ini membuatnya cocok untuk bereksperimen dengan berbagai teknik debugging.
Gunakan alat debug-gym
windows 7 mulai tombol changer
Sekarang kita tahu komponen alat debug-gym, mari kita lanjutkan dan lihat cara kerjanya. Kami telah meletakkan panduan langkah demi langkah tentang cara menggunakan alat debug-gym, yang bisa Anda ikuti untuk memulai dengan itu. Ikuti langkah-langkah yang disebutkan di bawah ini untuk menggunakan alat debug-gym. Anda harus pergi ke direktori proyek Anda sebelum menjalankan perintah yang disebutkan.
- Siapkan lingkungan: Untuk menciptakan lingkungan virtual untuk tugas ini, kita harus menjalankan Python - M venv .venv. Ini akan mengaktifkan lingkungan virtual, dan setelah selesai, keluar dari lingkungan, dan lari PIP menginstal debug-gym untuk menginstal kerangka kerja, tetapi pastikan bahwa Anda memilikinya Python 3.12 atau lebih tinggi diinstal di komputer Anda.
- Hasilkan file konfigurasi: Sekarang, kita perlu menghasilkan file konfigurasi. Untuk itu, jalankan perintah berikut: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
- Tambahkan otentikasi API: Edit file ini untuk memasukkan kredensial API Anda atau detail otentikasi, tergantung pada alat debugging yang Anda rencanakan untuk digunakan.
- Biasakan struktur debug-gym: Instruksi debug-gym mencakup skenario program buggy, antarmuka debugger (mirip dengan PDB Python), dan ruang pengamatan-aksi untuk agen untuk berinteraksi dengan lingkungan.
- Gunakan skrip: Sekarang, Anda dapat menggunakan skrip Python yang diberikan dengan kesalahan yang diketahui untuk menguji kemampuan debugging agen AI Anda. Skenario ini mencakup sintaks, runtime, dan kesalahan logis, menawarkan tempat pengujian yang beragam.
Debug-Gym memungkinkan agen AI untuk secara interaktif debug dengan menggunakan perintah seperti mengatur breakpoint, memeriksa variabel, dan melangkah melalui kode untuk mengumpulkan wawasan dan mengusulkan solusi. Ini memberikan umpan balik terstruktur untuk menilai dan meningkatkan kinerja agen dalam menyelesaikan masalah. Sifat open-source-nya memungkinkan penyesuaian, eksperimen, dan kolaborasi, mendorong inovasi dan berbagi kemajuan dalam penelitian debugging.
Kesimpulan
Tanpa diragukan lagi, alat debug-gym menambah nilai bagi kehidupan seorang programmer dengan membuatnya mudah untuk men-debug kode menggunakan kecakapan AI-nya. Ini menyediakan platform interaktif dan terstruktur yang mencerminkan proses debugging manusia, memungkinkan agen AI untuk mendiagnosis dan menyelesaikan masalah kode secara efektif. Desainnya yang ditanam dengan baik, termasuk fitur-fitur seperti modularitas, eksekusi deterministik, dan ketersediaan sumber terbuka, mempromosikan eksperimen, kolaborasi, dan inovasi yang digerakkan oleh masyarakat.
Alat debug-gym tidak dapat disangkal merupakan sumber yang berharga untuk memajukan debugging yang digerakkan oleh AI. Dengan kemampuannya untuk menangani tugas perbaikan kode yang realistis dan membina pembelajaran praktis, Debug-Gym menonjol sebagai alat yang sangat baik untuk pengembang dan peneliti. Namun, perlu diingat bahwa data pelatihan untuk model AI ini tidak memiliki contoh yang cukup dari perilaku debugging dunia nyata, yang memengaruhi kemampuan mereka untuk sepenuhnya memanfaatkan alat. Untuk mengetahui lebih banyak tentang ini, Anda dapat mengunjungi Microsoft.com .
pengunduh manga untuk pc
Membaca: Alat AI Terbaik untuk Pengembang
Apa alat AI untuk men -debug kode?
Selain debug-gym, kami memiliki Github Copilot, kursor, Dan Debuggpt. GitHub Copilot menawarkan saran kode real-time dan perbaikan bug secara langsung di IDE seperti VS Code, meningkatkan produktivitas pengembang. Kursor, IDE bertenaga AI khusus, mendukung debugging di seluruh proyek, menganalisis basis kode multi-file, dan menawarkan solusi yang ditargetkan. Debuggpt adalah alat AI berbasis Python yang menggunakan model GPT OpenAI untuk secara otomatis men-debug kode dengan menganalisis kesalahan, menjelaskannya, dan menyarankan perbaikan.
Membaca: Apa alternatif gratis untuk agen AI manus?
Alat apa yang Anda gunakan untuk men -debug kode Anda?
Untuk men -debug, Anda dapat menggunakan PDB Python, yang memungkinkan eksekusi kode langkah demi langkah dan inspeksi variabel. Selain itu, Visual Studio Debugger ramah pengguna dan memberikan analisis kesalahan terperinci, yang merupakan sesuatu yang dapat Anda gunakan. Jika Anda ingin pergi ke rute AI, berikan kesempatan debug-gym.
Baca juga: Asisten generator kode AI terbaik untuk VS Code .
tidak dapat menggunakan trackpad dan keyboard secara bersamaan
