Создание среды для обучения AI инструментам отладки кода

Создание среды для обучения AI инструментам отладки кода

Существующие инструменты ИИ для программирования значительно повышают производительность разработчиков, однако блуждают в области отладки, где человеческий опыт имеет основополагающее значение. Мы разработали новую среду, позволяющую агентам ИИ взаимодействовать с инструментами отладки, такими как pdb, расширяя их возможности по исследованию кода и поиску решений. Эта среда, называемая debug-gym, предоставляет агентам доступ к полному репозиторию, что позволяет им устанавливать точки останова, просматривать значения переменных и проводить тесты. Таким образом, ИИ может не только генерировать код, но и активно участвовать в его исправлении, в то время как разработчики будут сосредоточены на утверждении предложенных решений. Мы надеемся, что такая интерактивная отладка, основанная на большом объеме накопленных данных, позволит улучшить качество исправлений и ускорить процесс разработки в будущем.

Введение в мир AI для генерации кода

С текущей динамикой развития инструментов кодогенерации с использованием AI, их влияние на эффективность разработчиков становится все более очевидным. Прогнозы, сделанные CEO GitHub, Томасом Дохмке, в 2023 году о том, что "в ближайшем будущем 80% кода будет написано Copilot", подтверждают этот тренд. Как крупные, так и небольшие программные компании уже активно применяют AI для генерации кода; Гарри Тан из Y Combinator отметил, что 95% кода в одной из недавних партий стартапов был создан с использованием больших языковых моделей. Важно отметить, что большинство разработчиков тратят значительное время на отладку кода. В качестве сторонников популярных open-source проектов мы понимаем, насколько критична эта задача. Представьте, если бы AI-инструменты могли предлагать исправления для сотен открытых проблем — нашим разработчикам осталось бы лишь подтвердить эти предложения, что позволило бы сосредоточиться на более важных аспектах разработки. Это вдохновило нас на создание AI-инструментов, способных оказать помощь в процессе отладки кода и значительно сократить время, затрачиваемое на исправление ошибок.

Понимание процесса отладки

Под отладкой кода понимается интерактивный и итеративный процесс исправления ошибок, с которым сталкиваются разработчики. Обычно они анализируют, почему программный код не работает должным образом, последовательно выполняя его и исследуя значения переменных на каждом этапе. Для этого применяются специальные инструменты, такие как pdb (отладчик для Python), которые позволяют разработчикам получать нужную информацию о работе программы. Такой подход требует от разработчиков терпения и внимательности, поскольку процесс повторяется, пока код не будет исправлен.

Современные AI-инструменты значительно повышают продуктивность, предлагая решения для обнаруженных ошибок на основе имеющегося кода и сообщений об ошибках. Тем не менее, у таких инструментов есть ограничения. В отличие от своих человеческих коллег, они не ищут дополнительную информацию, если предложенные решения оказываются неэффективными. Это может приводить к тому, что некоторые ошибки остаются нерешенными, так как AI не может эффективно охватить весь контекст проблемы, с которой сталкивается, что создаёт определенные затруднения для разработчиков.

Представляем debug-gym

Возникает естественный исследовательский вопрос: в какой степени LLM могут использовать интерактивные отладочные инструменты, такие как pdb? Для изучения данного аспекта была разработана среда debug-gym, которая позволяет агентам по исправлению кода активно искать информацию с помощью специализированных инструментов. Это расширяет действительное пространство действий и наблюдений, предоставляя агентам возможность устанавливать точки останова, перемещаться по кодовой базе, выводить значения переменных и создавать тестовые функции.

С помощью debug-gym мы ставим перед собой цель сделать процесс отладки более интерактивным и эффективным. В отличие от обычных AI-инструментов, которые основываются на статическом анализе кода, наши агенты могут адаптивно взаимодействовать с кодом, самостоятельно исследуя возможные решения. Это не только способствует более глубокому пониманию контекста программного обеспечения, но и позволяет быстрее разрешать реальные проблемы программной инженерии. Результаты, полученные в этой среде, служат основой для дальнейших исследований в области создания более продвинутых делегатов, способных работать с реальными задачами отладки.

Характеристики debug-gym

debug-gym предоставляет среду, в которой агенты могут взаимодействовать с инструментами отладки, улучшая процесс поиска решений для исправления кода. Один из ключевых аспектов debug-gym заключается в том, что он позволяет агентам работать с полной информацией репозитория, обеспечивая доступ к файлам для их навигации и редактирования. Безопасность разработки обеспечивается за счет изоляции выполнения кода в контейнерах Docker, что предотвращает потенциально вредные действия и позволяет проводить тщательное тестирование. debug-gym также отличается высокой расширяемостью, позволяя разработчикам легко добавлять новые инструменты. Он использует текстовый формат для представления информации об наблюдениях и действий, что делает его полностью совместимым с современными агентами на основе LLM. В дополнение, debug-gym предлагает три контрольных задания, позволяющих оценить эффективность агентов в интерактивной отладке, что в конечном итоге способствует более глубокому пониманию и улучшению процесса разработки программного обеспечения.

Перспективы и будущие исследования

Мы уверены, что обучение или дообучение больших языковых моделей (LLM) может значительно улучшить их способности к интерактивной отладке. Для этого необходимы специализированные данные, такие как траекторные данные, которые фиксируют взаимодействие агентов с отладчиком для сбора информации перед предложением исправления. Наша цель состоит в том, чтобы дообучить модель, ориентированную на активный сбор информации, необходимой для эффективного устранения ошибок. Используя эту модель, мы сможем создавать релевантный контекст для моделей генерации кода, улучшая их производительность и точность.

Мы открываем доступ к debug-gym, чтобы стимулировать исследования в этой области и приглашаем сообщество присоединиться к нам в разработке интерактивных агентов по отладке. Эти агенты должны будут иметь возможность активно искать информацию, взаимодействуя с окружающим миром по мере необходимости. Мы верим, что такие исследования откроют новые возможности для улучшения качества кода и повышения эффективности разработки программного обеспечения.