吳恩達揭秘：編程Agent如何革新軟件開發(fā)行業(yè) 精華

發(fā)布于 2024-6-25 12:37

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作為 AI 領(lǐng)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(zhí)行繁瑣的任務(wù)、提高代碼質(zhì)量和加速開發(fā)周期來徹底改變軟件開發(fā)行業(yè)。

本文將深入探討吳恩達對編程 Agent 的見解，

多代理系統(tǒng)質(zhì)量保證
LDB調(diào)試測試
Agent專用研發(fā)工作流程

等關(guān)鍵概念。通過實際案例和深入分析，我們將探索這些技術(shù)如何協(xié)同工作，使編程 Agent 能夠以更高的效率和有效性構(gòu)建軟件。

通過多代理系統(tǒng)實現(xiàn)開發(fā)與測試的隔離與分工

在傳統(tǒng)的軟件開發(fā)模式中，開發(fā)和測試通常由不同的個人或團隊執(zhí)行。這種分離旨在確保代碼質(zhì)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(xiàn)這種隔離方案。為了解決這個問題，多Agent編碼系統(tǒng)應(yīng)運而生，為軟件開發(fā)提供了一種更加協(xié)作和高效的方法。在多代理系統(tǒng)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(diào)試。這些代理可以相互交互和協(xié)作，以實現(xiàn)共同的目標，例如構(gòu)建高質(zhì)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(tǒng)應(yīng)用案例，它是一個利用多個代理進行迭代測試和優(yōu)化的代碼生成框架。

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AgentCoder 架構(gòu)圖

在 AgentCoder 中，一個代理充當代碼生成器，負責根據(jù)給定的規(guī)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(xié)同工作，迭代地改進代碼質(zhì)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(jù)該反饋改進其輸出。這個循環(huán)會持續(xù)進行，直到生成滿足所需規(guī)范的代碼。

多代理系統(tǒng)的好處

通過將開發(fā)和測試過程分離到不同的代理中，多代理系統(tǒng)為軟件開發(fā)帶來了許多好處：

隔離：開發(fā)和測試代理可以獨立運作，減少不同開發(fā)階段之間發(fā)生沖突或依賴的可能性。
專業(yè)化：代理可以專門負責其專業(yè)領(lǐng)域，從而提高整體效率和代碼質(zhì)量。
可擴展性：可以輕松地添加或移除代理以適應(yīng)項目的規(guī)模和復(fù)雜性。

示例：多代理系統(tǒng)的應(yīng)用

讓我們考慮一個簡單的例子來說明多代理系統(tǒng)是如何工作的。假設(shè)我們想要創(chuàng)建一個計算兩個數(shù)字之和的函數(shù)。我們可以使用多代理系統(tǒng)，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(shù)，代理 2 生成一組測試用例來驗證函數(shù)的正確性。通過這種方式，開發(fā)和測試過程是隔離的，但它們協(xié)同工作以確保生成的代碼的質(zhì)量。

基于調(diào)試測試來準確地發(fā)現(xiàn)錯誤

調(diào)試是軟件開發(fā)的一個不可分割的環(huán)節(jié)，即使在編程 Agent 時代也是如此。識別和修復(fù)代碼中的錯誤對于確保軟件的可靠性和正確性至關(guān)重要。雖然編程 Agent 可以生成代碼，但它們?nèi)匀豢赡芊稿e，因此有效的調(diào)試技術(shù)至關(guān)重要。

逐行測試是一種人類常用的調(diào)試技術(shù)，它同樣可以應(yīng)用于編程 Agent 生成的代碼。通過在代碼執(zhí)行過程中逐行驗證運行時執(zhí)行，Agent可以準確地查明錯誤發(fā)生的位置以及代碼行為偏離預(yù)期結(jié)果的位置。

LDB：大型語言模型調(diào)試器

LDB（大型語言模型調(diào)試器）是一種利用逐行測試來調(diào)試大型語言模型 (LLM) 生成的代碼的系統(tǒng)。

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LDB 系統(tǒng)架構(gòu)圖

LDB 系統(tǒng)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(zhí)行。對于每一行，LDB 都會檢查代碼的運行時執(zhí)行是否與預(yù)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(fā)人員提供有關(guān)該問題的詳細信息。

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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(dǎo)致意外結(jié)果的錯誤推理或順序錯誤。
語法錯誤：違反編程語言規(guī)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(chǎn)生預(yù)期結(jié)果的錯誤，例如使用錯誤的變量名或調(diào)用錯誤的函數(shù)。

為 Agent 提供專有研發(fā)工作流以提升效率

為了在軟件開發(fā)領(lǐng)域取得成功，擁有結(jié)構(gòu)化的工作流程和專門的工具至關(guān)重要。軟件工程師依靠版本控制系統(tǒng)、代碼編輯器和測試框架等工具來有效地管理軟件開發(fā)的復(fù)雜性。同樣，編程 Agent 可以受益于專用的研發(fā)工作流程，以提高其性能和效率。