Kāds ir Microsoft Agentic AI atkļūdošanas rīks līdz atkļūdošanas kodam, piemēram, programmētājiem?

Kaut arī AI var ģenerēt kodu, ir grūti tam uzticēties, ja vien pirms to ieviešanas jūs atkļūdat kodu. Tāpēc šajā amatā mēs runāsim par Debug-GYM rīks no Microsoft Agentic AI līdz atkļūdošanas kodu. Microsoft ir laidis klajā Debug-Gym-uz Python balstītu sistēmu, kuras mērķis ir novērtēt AI aģentu iespējas, lai efektīvi risinātu praktiskas kodu remonta problēmas. Šajā amatā mēs apspriedīsim vairāk par šo rīku.

formatēt disku no komandrindas

Debug-GYM rīks no Microsoft Agentic AI līdz atkļūdošanas kodu

Debug-GYM, kuru ieviesa Microsoft, ir uz Python balstīta platforma, kas paredzēta, lai pārbaudītu, kā AI aģenti izmanto interaktīvus atkļūdošanas rīkus, piemēram, PDB reālistiskiem kodu remonta uzdevumiem. Tas ļauj aģentiem aktīvi izpētīt izpildlaika izturēšanos, uzlabot risinājumus, izmantojot atkļūdošanas komandas, un vākt pierādījumus pirms labojumu ierosināšanas, cieši atdarinot cilvēka pieeju programmatūras atkļūdošanai.

Atkļūdošanas-gym tehniskā arhitektūra

Debug-GYM ir paredzēts, lai atvieglotu eksperimentēšanu ar interaktīviem, instrumentiem informētiem kodēšanas līdzekļiem. Tas atspoguļo šos aģentus ar kļūdām pakļautām python programmām un nodrošina piekļuvi atkļūdošanas rīkiem, izmantojot kontrolētu saskarni. Sistēmas galvenie komponenti ietver:

• Python skripti:  Pirmkārt, mums ir iebūvēti Python skripti, kas satur visas labi zināmās kļūdas, problēmas sintakse un citas loģiskas un izpildlaika kļūdas.
• Atkļūdotājs: Debug-GYM nodrošina interaktīvu saskarni, kas imitē Python PDB atkļūdotāja funkcionalitāti. Šī saskarne ietver tādas iespējas kā zvana kaudzes pārbaude, lai izprastu programmas plūsmu, veiktu kodu soli pa solim detalizētai analīzei un mainīgo novērtēšana, lai identificētu problēmas. Šie rīki ļauj AI aģentiem aktīvi izpētīt un diagnosticēt problēmas.
• Darbības telpa: Šeit sistēma AI aģentiem uzrāda strukturētas datu ievades, piemēram, izsekošanas informāciju un reālā laika mainīgās vērtības. Balstoties uz to, aģenti var veikt īpašas darbības, piemēram, atkļūdošanas komandu izdošanu vai koda modificēšanu, lai atrisinātu identificētās kļūdas. Šī mijiedarbība uzsver uz pierādījumiem balstītu atkļūdošanu un koda uzlabošanu.

Debug-GYM ir paredzēts, lai sniegtu precīzus un paredzamus rezultātus (deterministiska izpilde), nodrošinot konsekvenci aģenta novērtēšanas laikā. Tās modulārais dizains ļauj izstrādātājiem viegli apmainīties vai uzlabot komponentus, piemēram, AI aģentus vai atkļūdošanas rīkus, neizjaucot sistēmu. Šī elastība padara to piemērotu eksperimentēšanai ar dažādām atkļūdošanas metodēm.

Izmantojiet atkļūdošanas-gym rīku

Tagad, kad mēs zinām atkļūdošanas-gym rīka komponentus, ļaujiet mums iet uz priekšu un redzēt, kā tas darbojas. Mēs esam izstrādājuši soli pa solim par to, kā izmantot atkļūdošanas-GYM rīku, kuru varat vienkārši sekot, lai sāktu ar to. Veiciet zemāk minētās darbības, lai izmantotu atkļūdošanas-gym rīku. Pirms minēto komandu izpildes jums jāiet uz projekta direktoriju.

• Iestatiet vidi:  Lai izveidotu virtuālu vidi šim uzdevumam, mums būs jāuzsāk  Python - m venv .venv.  Tas aktivizēs virtuālo vidi un pēc tam, kad tas būs izdarīts, iziet no vides un darbosies PIP instalēt atkļūdošanu-gym Lai instalētu ietvaru, bet pārliecinieties, ka jums ir Python 3.12 vai augstāks, kas instalēts datorā.
• Ģenerēt konfigurācijas failu: Tagad mums jāveido konfigurācijas fails. Par to palaidiet šādu komandu: Python -M Debug_gym.init_llm_config ~/.config/atkļūdošana_gym
• Pievienot API autentifikāciju: Rediģējiet šo failu, lai iekļautu API akreditācijas datus vai autentifikācijas informāciju atkarībā no atkļūdošanas rīkiem, kurus plānojat izmantot.
• Pierod pie atkļūdošanas-gym struktūras:  Debug-GYM instrukcijā ir Buggy programmas scenāriji, atkļūdotāju saskarne (līdzīga Python PDB) un novērošanas darbības telpas aģentiem, lai mijiedarbotos ar vidi.
• Izmantojiet skriptus:  Tagad jūs varat izmantot dotos Python skriptus ar zināmām kļūdām pārbaudīt savu AI aģentu atkļūdošanas iespējas. Šie scenāriji aptver sintakse, izpildlaika un loģiskas kļūdas, piedāvājot daudzveidīgu testēšanas vietu.

Debug-GYM ļauj AI aģentiem interaktīvi atkļūdot, izmantojot tādas komandas kā pārtraukuma punktu iestatīšana, mainīgo pārbaudi un izejot no koda, lai apkopotu ieskatu un ierosinātu risinājumus. Tas nodrošina strukturētu atgriezenisko saiti, lai novērtētu un uzlabotu aģenta darbību problēmu risināšanā. Tā atvērtā koda raksturs ļauj pielāgot, eksperimentēt un sadarboties, veicinot inovācijas un kopīgu progresu atkļūdošanas pētījumos.

Secinājums

Bez šaubām, atkļūdošanas-GYM rīks pievieno vērtību programmētāja dzīvei, padarot to vienkāršu atkļūdošanas kodu, izmantojot savu AI veiklību. Tas nodrošina interaktīvu, strukturētu platformu, kas atspoguļo cilvēku atkļūdošanas procesus, ļaujot AI aģentiem efektīvi diagnosticēt un atrisināt kodu jautājumus. Tā labi arhitiskais dizains, ieskaitot tādas funkcijas kā modularitāte, deterministiska izpilde un atvērtā avota pieejamība, veicina eksperimentēšanu, sadarbību un sabiedrības virzītu inovāciju.

Debug-GYM rīks nenoliedzami ir vērtīgs resurss, lai veicinātu AI virzītu atkļūdošanu. Ar savu spēju rīkoties ar reālistiskiem kodu atjaunošanas uzdevumiem un veicināt praktisko mācīšanos, atkļūdošanas-gym izceļas kā lielisks līdzeklis gan izstrādātājiem, gan pētniekiem. Tomēr paturiet prātā, ka šo AI modeļu apmācības datiem trūkst pietiekamu reālās pasaules atkļūdošanas uzvedības piemēru, kas ietekmē viņu spēju pilnībā izmantot rīkus. Lai uzzinātu vairāk par to, varat apmeklēt Microsoft.com Apvidū

Lasīt:  Labākie AI rīki izstrādātājiem

Kāds ir AI rīks, lai atkļūdotu kodu?

Bez atkļūdošanas-gym, mums ir  Github Copilot, kursors,  un  Debuggpt. Github Copilot piedāvā reālā laika koda ieteikumus un kļūdu labojumus tieši IDE, piemēram, VS kods, uzlabojot izstrādātāja produktivitāti. Cursor, specializēts IDE darbināms IDE, atbalsta atkļūdošanu visos projektos, analizējot vairāku failu kodu bāzes un piedāvājot mērķtiecīgus risinājumus. DebugGPT ir uz Python balstīts AI rīks, kas izmanto Openai GPT modeļus, lai automātiski atkļūdotu kodu, analizējot kļūdas, izskaidrojot tos un ierosinot labojumus.

Lasīt:  Kādas ir bezmaksas alternatīvas manus AI aģentam?

Kādus rīkus jūs izmantojat, lai atkļūdotu savu kodu?

Lai atkļūdotu, jūs varat izmantot  Python PDB, kas ļauj veikt soli pa solim kodu un mainīgu pārbaudi. Turklāt Visual Studio atkļūdotājs ir draudzīgs lietotājam un sniedz detalizētu kļūdu analīzi, kas ir kaut kas, ko jūs varat izmantot. Ja vēlaties doties AI maršrutā, dodiet iespēju atkļūdot-gym.

Arī lasīt:  Labākie AI koda ģeneratora palīgi VS Code Apvidū

ieslēgt vai izslēgt sistēmas ikonas Windows 10