吳恩達揭秘：編程Agent如何革新軟件開發行業 精華
作為 AI 領域的杰出人物，吳恩達教授對編程 Agent 的興起表示了極大的興趣。他認為，編程 Agent 有潛力通過自動執行繁瑣的任務、提高代碼質量和加速開發周期來徹底改變軟件開發行業。
本文將深入探討吳恩達對編程 Agent 的見解，
- 多代理系統質量保證
- LDB調試測試
- Agent專用研發工作流程
等關鍵概念。通過實際案例和深入分析，我們將探索這些技術如何協同工作，使編程 Agent 能夠以更高的效率和有效性構建軟件。
通過多代理系統實現開發與測試的隔離與分工
在傳統的軟件開發模式中，開發和測試通常由不同的個人或團隊執行。這種分離旨在確保代碼質量，因為測試人員可以從不同的角度提供客觀的評估。
然而通過單一Agent模式很難實現這種隔離方案。為了解決這個問題，多Agent編碼系統應運而生，為軟件開發提供了一種更加協作和高效的方法。在多代理系統中，不同的“代理”被賦予特定的角色和職責，例如代碼生成、測試和調試。這些代理可以相互交互和協作，以實現共同的目標，例如構建高質量的軟件。
AgentCoder：多代理代碼生成框架
AgentCoder 是一個很好的多代理系統應用案例，它是一個利用多個代理進行迭代測試和優化的代碼生成框架。
AgentCoder 架構圖
在 AgentCoder 中，一個代理充當代碼生成器，負責根據給定的規范或用戶需求生成代碼片段。另一個代理充當代碼測試器，評估生成的代碼是否存在任何錯誤、漏洞或性能問題。
這兩個代理協同工作，迭代地改進代碼質量。代碼生成器生成代碼片段，代碼測試器提供反饋，然后代碼生成器根據該反饋改進其輸出。這個循環會持續進行，直到生成滿足所需規范的代碼。
多代理系統的好處
通過將開發和測試過程分離到不同的代理中，多代理系統為軟件開發帶來了許多好處：
- 隔離：開發和測試代理可以獨立運作，減少不同開發階段之間發生沖突或依賴的可能性。
- 專業化：代理可以專門負責其專業領域，從而提高整體效率和代碼質量。
- 可擴展性：可以輕松地添加或移除代理以適應項目的規模和復雜性。
示例：多代理系統的應用
讓我們考慮一個簡單的例子來說明多代理系統是如何工作的。假設我們想要創建一個計算兩個數字之和的函數。我們可以使用多代理系統，其中一個代理負責生成代碼，另一個代理負責測試代碼。
# 代理 1：代碼生成
def generate_sum_code():
code = """
def sum(a, b):
return a + b
"""
return code
# 代理 2：測試生成
def generate_tests():
tests = [
{"input": (2, 3), "expected_output": 5},
{"input": (-1, 1), "expected_output": 0},
{"input": (10, 20), "expected_output": 30}
]
return tests
# 運行代碼并測試
code = generate_sum_code()
exec(code)
tests = generate_tests()
for test in tests:
assert sum(*test["input"]) == test["expected_output"]在這個例子中，代理 1 生成一個簡單的 ??sum?? 函數，代理 2 生成一組測試用例來驗證函數的正確性。通過這種方式，開發和測試過程是隔離的，但它們協同工作以確保生成的代碼的質量。
基于調試測試來準確地發現錯誤
調試是軟件開發的一個不可分割的環節，即使在編程 Agent 時代也是如此。識別和修復代碼中的錯誤對于確保軟件的可靠性和正確性至關重要。雖然編程 Agent 可以生成代碼，但它們仍然可能犯錯，因此有效的調試技術至關重要。
逐行測試是一種人類常用的調試技術，它同樣可以應用于編程 Agent 生成的代碼。通過在代碼執行過程中逐行驗證運行時執行，Agent可以準確地查明錯誤發生的位置以及代碼行為偏離預期結果的位置。
LDB：大型語言模型調試器
LDB（大型語言模型調試器）是一種利用逐行測試來調試大型語言模型 (LLM) 生成的代碼的系統。
LDB 系統架構圖
LDB 系統的工作原理是將 LLM 生成的代碼作為輸入，并通過解釋器逐行執行。對于每一行，LDB 都會檢查代碼的運行時執行是否與預期行為一致。如果不一致，LDB 會將該行標記為潛在錯誤，并向開發人員提供有關該問題的詳細信息。
逐行測試的好處
通過利用逐行測試，LDB 可以識別各種類型的錯誤，包括：
- 邏輯錯誤：代碼中導致意外結果的錯誤推理或順序錯誤。
- 語法錯誤：違反編程語言規則的錯誤，例如拼寫錯誤或缺少分號。
- 語義錯誤：代碼在語法上是正確的，但沒有產生預期結果的錯誤，例如使用錯誤的變量名或調用錯誤的函數。
為 Agent 提供專有研發工作流以提升效率
為了在軟件開發領域取得成功，擁有結構化的工作流程和專門的工具至關重要。軟件工程師依靠版本控制系統、代碼編輯器和測試框架等工具來有效地管理軟件開發的復雜性。同樣，編程 Agent 可以受益于專用的研發工作流程，以提高其性能和效率。
SWE-agent：自動化軟件工程的代理-計算機接口
SWE-agent（Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering）是一個旨在通過提供自動化研發工作流程來增強編程 Agent 功能的系統。
SWE-agent 系統為編程 Agent 提供了全面的開發環境，包括：
- 代碼庫：對現有代碼庫的訪問權限，允許代理從過去的項目中學習和重用代碼。
- API：與流行的軟件工程工具和服務的集成，例如版本控制系統、問題跟蹤器和持續集成/持續交付 (CI/CD) 管道。
- 反饋機制：從開發人員和用戶那里收集反饋的渠道，允許代理隨著時間的推移學習和改進。
專用研發工作流的好處
通過為編程 Agent 提供專用的研發工作流程，SWE-agent 使它們能夠：
- 利用現有資源：代理可以利用現有的代碼庫、API 和工具，減少從頭開始編寫所有代碼的需要。
- 與現有系統集成：代理可以與軟件開發中使用的標準工具和工作流程無縫集成，從而實現輕松協作和代碼管理。
- 從反饋中學習：代理可以使用從開發人員和用戶那里收集的反饋來改進其性能并解決代碼中的任何問題。
示例：專有研發工作流的應用
讓我們考慮一個實際的例子來說明專用的研發工作流程如何使編程 Agent 受益。假設我們正在構建一個 Web 應用程序，并且我們希望自動化創建新頁面的過程。
使用 SWE-agent，我們可以創建一個工作流程，該工作流程將以下任務自動化：
- 生成代碼：代理可以根據用戶提供的規范生成新頁面的代碼。
- 測試代碼：代理可以針對新頁面運行自動化測試，以確保其按預期工作。
- 將代碼提交到版本控制：代理可以將新頁面代碼提交到版本控制系統，例如 Git。
- 部署代碼：代理可以將新頁面部署到生產環境。
通過自動化這些任務，SWE-agent 使開發人員能夠專注于更高級別的任務，例如設計和用戶體驗。
結論
隨著編程 Agent 的不斷發展，我們可以期待看到它們在軟件開發中發揮越來越重要的作用，使開發人員能夠專注于更高級別的任務，并推動創新。從簡化代碼生成到增強調試功能，編程 Agent 必將塑造軟件開發的未來。
本文轉載自 ??AI小智??，作者： AI小智
