Hoewel AI code kan genereren, is het moeilijk om deze te vertrouwen, tenzij u de code debugt voordat u deze implementeert. Daarom gaan we in dit bericht over de Debug-GYM-tool van Microsoft Agentic AI naar foutopsporingcode. Microsoft heeft Debug-Gym gelanceerd, een door Python aangedreven framework gericht op het beoordelen van de mogelijkheden van AI-agenten bij het effectief afhandelen van praktische code-repair-uitdagingen. In dit bericht zullen we meer over deze tool bespreken.
Debug-Gym Tool van Microsoft Agentic AI naar foutopsporingcode
Debug-Gym, geïntroduceerd door Microsoft, is een op Python gebaseerd platform dat is ontworpen om te testen hoe AI-agenten interactieve debugging-tools zoals PDB gebruiken voor realistische code-repair-taken. Hiermee kunnen agenten runtime -gedrag actief onderzoeken, oplossingen verfijnen met behulp van foutopsporingsopdrachten en bewijsmateriaal verzamelen voordat ze fixes voorstellen, die de menselijke benadering van software -foutopsporing nauw nabootst.
xbox-app verschijnen offline vensters 10
Debug-Gym technische architectuur
Debug-GYM is ontworpen om experimenten te vergemakkelijken met interactieve, tool-bewust coderingsmiddelen. Het presenteert deze agenten met foutgevoelige Python-programma's en biedt toegang tot foutopsporingstools via een gecontroleerde interface. De kerncomponenten van het systeem zijn onder meer:
- Python -scripts: Allereerst hebben we ingebouwde python-scripts die alle bekende fouten, problemen in syntaxis en andere logische en runtime-fouten bevatten.
- Debugger: Debug-Gym biedt een interactieve interface die de functionaliteit van Python's PDB-debugger nabootst. Deze interface omvat mogelijkheden zoals het inspecteren van de oproepstapel om de programmastroom te begrijpen, code stap voor stap uit te voeren voor gedetailleerde analyse en het evalueren van variabelen om problemen te identificeren. Met deze tools kunnen AI -agenten actief problemen verkennen en diagnosticeren.
- Actieruimte: Hier presenteert het systeem gestructureerde gegevensinvoer, zoals traceback-informatie en realtime variabele waarden, aan de AI-agenten. Op basis hiervan kunnen agenten specifieke acties ondernemen, zoals het uitgeven van foutopsporingsopdrachten of het wijzigen van de code om geïdentificeerde fouten op te lossen. Deze interactie benadrukt bewijsgestuurd foutopsporing en code-verfijning.
Debug-GYM is ontworpen om precieze en voorspelbare resultaten te bieden (deterministische uitvoering), waardoor consistentie tijdens agentevaluaties wordt gewaarborgd. Dankzij het modulaire ontwerp kunnen ontwikkelaars gemakkelijk componenten ruilen of verbeteren, zoals AI -agenten of foutopsporingshulpmiddelen, zonder het systeem te verstoren. Deze flexibiliteit maakt het geschikt om te experimenteren met verschillende foutopsporingstechnieken.
Gebruik het debug-Gym Tool
0x97e107df
Nu we de componenten van de Debug-Gym Tool kennen, laten we doorgaan en zien hoe het werkt. We hebben een stapsgewijze handleiding vastgesteld over het gebruik van de debug-GYM-tool, die u gewoon kunt volgen om ermee aan de slag te gaan. Volg de hieronder genoemde stappen om de debug-GYM-tool te gebruiken. U moet naar uw projectmap gaan voordat u de genoemde opdrachten uitvoert.
- Zet de omgeving op: Om een virtuele omgeving voor deze taak te maken, moeten we rennen Python - M Venv .venv. Dit zal de virtuele omgeving activeren en eenmaal klaar zijn, vertrekken uit de omgeving en rennen PIP Installeer debug-gym Om het framework te installeren, maar zorg ervoor dat u dat hebt gedaan Python 3.12 of hoger geïnstalleerd op uw computer.
- Genereer het configuratiebestand: Nu moeten we een configuratiebestand genereren. Voer daarvoor de volgende opdracht uit: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
- API -authenticatie toevoegen: Bewerk dit bestand om uw API -referenties of authenticatiegegevens op te nemen, afhankelijk van de foutopsporingshulpmiddelen die u van plan bent te gebruiken.
- Wen aan de foutopsporingsstructuur: De debug-GYM-instructie omvat buggy-programmascenario's, een debugger-interface (vergelijkbaar met de PDB van Python) en observatie-actieruimtes voor agenten om met de omgeving te communiceren.
- Gebruik de scripts: Nu kunt u de gegeven Python -scripts gebruiken met bekende fouten om de foutopsporingsmogelijkheden van uw AI -agenten te testen. Deze scenario's omvatten syntaxis, runtime en logische fouten, die een diverse testterrein bieden.
Debug-GYM stelt AI-agenten in staat om interactief te debuggen door opdrachten te gebruiken, zoals breekpunten instellen, variabelen inspecteren en code doorstaan om inzichten te verzamelen en oplossingen voor te stellen. Het geeft gestructureerde feedback om de prestaties van agent te beoordelen en te verbeteren bij het oplossen van problemen. De open-source aard ervan zorgt voor aanpassing, experimenten en samenwerking, het bevorderen van innovatie en gedeelde vooruitgang bij het debuggen van onderzoek.
Conclusie
Zonder twijfel voegt een debug-GYM-tool waarde toe aan de levensduur van een programmeur door het eenvoudig te maken om code te debuggen met behulp van zijn AI-bekwaamheid. Het biedt een interactief, gestructureerd platform dat menselijke foutopsporingsprocessen weerspiegelt, waardoor AI -agenten codeproblemen effectief kunnen diagnosticeren en oplossen. Het goed gearchiteerde ontwerp, inclusief functies zoals modulariteit, deterministische uitvoering en beschikbaarheid van open-source, bevordert experimenten, samenwerking en gemeenschapsgestuurde innovatie.
De debug-GYM-tool is onmiskenbaar een waardevolle bron voor het bevorderen van AI-gedreven foutopsporing. Met zijn vermogen om realistische codepair-taken af te handelen en praktisch leren te bevorderen, valt debug-GYM op als een uitstekend hulpmiddel voor zowel ontwikkelaars als onderzoekers. Houd er echter rekening mee dat de trainingsgegevens voor deze AI-modellen voldoende voorbeelden missen van real-world foutopsporingsgedrag, wat hun vermogen om de tools volledig te gebruiken beïnvloedt. Om hier meer over te weten, kunt u bezoeken Microsoft.com .
Lezen: Beste AI -tools voor ontwikkelaars
Wat is de AI -tool om code te debuggen?
Afgezien van debug-gym hebben we de GitHub copilot, cursor, En Debuggpt. GitHub Copilot biedt realtime codesuggesties en bugfixes rechtstreeks in IDE's zoals VS-code, waardoor de productiviteit van ontwikkelaars wordt verbeterd. Cursor, een gespecialiseerde AI-aangedreven IDE, ondersteunt foutopsporing in hele projecten, analyseert multi-files codebases en biedt gerichte oplossingen. Debuggpt is een op Python gebaseerde AI-tool die de GPT-modellen van OpenAI gebruikt om automatisch code te debuggen door fouten te analyseren, uit te leggen en fixes voor te stellen.
proces heeft geen toegang tot het bestand omdat het wordt gebruikt door een ander proces
Lezen: Wat is gratis alternatieven voor Manus AI -agent?
Welke tools gebruikt u om uw code te debuggen?
Om te debuggen, kunt u gebruiken Python's PDB, die stapsgewijze code-uitvoering en variabele inspectie mogelijk maakt. Bovendien is Visual Studio Debugger gebruiksvriendelijk en biedt het gedetailleerde foutanalyse, iets waar u gebruik van kunt maken. Als je naar de AI-route wilt gaan, geef het debug-Gym een kans.
Lees ook: Beste AI -code -generator -assistenten voor VS -code .
