A pesar de que la IA puede generar código, es difícil confiar en él a menos que depire el código antes de implementarlo. Por eso en esta publicación, vamos a hablar sobre el Herramienta de depuración-gym de Microsoft Agentic AI para depurar el código. Microsoft ha lanzado Debug-Gym, un marco impulsado por Python destinado a evaluar las capacidades de los agentes de IA en el manejo de desafíos prácticos de reparación de código de manera efectiva. En esta publicación, discutiremos más sobre esta herramienta.
Herramienta de depuración de Microsoft Agentic AI para depurar código
Depug-Gym, introducido por Microsoft, es una plataforma basada en Python diseñada para probar cómo los agentes de IA utilizan herramientas de depuración interactiva como PDB para tareas de reparación de código realistas. Permite a los agentes explorar activamente el comportamiento de tiempo de ejecución, refinar soluciones utilizando comandos de depuración y reunir evidencia antes de proponer soluciones, imitar de cerca el enfoque humano para la depuración de software.
Arquitectura técnica de depuración-gym
El GYM de depuración está diseñado para facilitar la experimentación con agentes de codificación interactivos y conscientes de las herramientas. Presenta a estos agentes programas de Python propensos a errores y proporciona acceso a herramientas de depuración a través de una interfaz controlada. Los componentes centrales del sistema incluyen:
- Scripts de Python: En primer lugar, tenemos scripts de Python incorporados que contienen todas las fallas conocidas, problemas en la sintaxis y otros errores lógicos y de tiempo de ejecución.
- Depurger: Debug-Gym proporciona una interfaz interactiva que imita la funcionalidad del depurador PDB de Python. Esta interfaz incluye capacidades como inspeccionar la pila de llamadas para comprender el flujo del programa, ejecutar el código paso a paso para un análisis detallado y evaluar variables para identificar problemas. Estas herramientas permiten a los agentes de IA explorar y diagnosticar activamente problemas.
- Espacio de acción: Aquí, el sistema presenta entradas de datos estructuradas, como información de traza y valores variables en tiempo real, a los agentes de IA. Según esto, los agentes pueden tomar medidas específicas, como emitir comandos de depuración o modificar el código para resolver errores identificados. Esta interacción enfatiza la depuración impulsada por la evidencia y el refinamiento de código.
El GYM de depuración está diseñado para proporcionar resultados precisos y predecibles (ejecución determinista), lo que garantiza la coherencia durante las evaluaciones de agentes. Su diseño modular permite a los desarrolladores intercambiar o mejorar fácilmente componentes, como agentes de IA o herramientas de depuración, sin interrumpir el sistema. Esta flexibilidad lo hace adecuado para experimentar con varias técnicas de depuración.
Use la herramienta de depuración-gym
Ahora que conocemos los componentes de la herramienta de depuración-gym, sigamos adelante y veamos cómo funciona. Hemos presentado una guía paso a paso sobre cómo usar la herramienta de debug-gym, que puede seguir para comenzar con ella. Siga los pasos mencionados a continuación para usar la herramienta de depuración-gym. Debe ir al directorio de su proyecto antes de ejecutar los comandos mencionados.
- Configurar el entorno: Para crear un entorno virtual para esta tarea, tendremos que ejecutar Python – M Venv .Venv. Esto activará el entorno virtual, y una vez hecho, saldrá del entorno y ejecutará PIP Instale el timbre de depuración Para instalar el marco, pero asegúrese de tener Python 3.12 o superior instalado en su computadora.
- Genere el archivo de configuración: Ahora, necesitamos generar un archivo de configuración. Para eso, ejecute el siguiente comando: python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
- Agregar autenticación API: Edite este archivo para incluir sus credenciales de API o detalles de autenticación, dependiendo de las herramientas de depuración que planee usar.
- Acostumbrarse a la estructura del gimnasio de depuración: La instrucción de depuración-gym incluye escenarios del programa Buggy, una interfaz de depurador (similar al PDB de Python) y espacios de acción de observación para que los agentes interactúen con el medio ambiente.
- Use los scripts: Ahora, puedes usar los scripts de Python dados con fallas conocidas para probar las capacidades de depuración de sus agentes de IA. Estos escenarios cubren la sintaxis, el tiempo de ejecución y los errores lógicos, que ofrecen un terreno de prueba diverso.
La depuración-gym permite a los agentes de IA depurar interactivamente utilizando comandos como establecer puntos de interrupción, inspeccionar variables y pasar el código para recopilar ideas y proponer soluciones. Proporciona retroalimentación estructurada para evaluar y mejorar el rendimiento del agente en la resolución de problemas. Su naturaleza de código abierto permite personalización, experimentación y colaboración, fomentando la innovación y el progreso compartido en la investigación de depuración.
Conclusión
Sin lugar a dudas, una herramienta de gimnasio de depuración agrega valor a la vida de un programador al facilitar el código de depurar utilizando su destreza de IA. Proporciona una plataforma interactiva y estructurada que refleja los procesos de depuración humana, lo que permite a los agentes de IA diagnosticar y resolver problemas de código de manera efectiva. Su diseño bien arquiteccionado, que incluye características como modularidad, ejecución determinista y disponibilidad de código abierto, promueve la experimentación, la colaboración e innovación impulsada por la comunidad.
La herramienta de depuración-gym es sin duda un recurso valioso para avanzar en la depuración impulsada por la IA. Con su capacidad para manejar tareas realistas de reparación de código y fomentar el aprendizaje práctico, el timbre de depuración se destaca como una excelente herramienta para desarrolladores e investigadores por igual. Sin embargo, tenga en cuenta que los datos de capacitación para estos modelos de IA carecen de ejemplos suficientes de comportamiento de depuración del mundo real, lo que afecta su capacidad para utilizar completamente las herramientas. Para saber más sobre esto, puede visitar Microsoft.com.
¿Cuál es la herramienta AI para depurar el código?
Aparte de la depuración del gimnasio, tenemos el Copiloto de Github, cursor, y Debuggpt. GitHub Copilot ofrece sugerencias de código en tiempo real y correcciones de errores directamente en IDES como VS Code, mejorando la productividad del desarrollador. Cursor, un IDE especializado con IA, admite la depuración en proyectos completos, analizando bases de código múltiples y ofrece soluciones específicas. Debuggpt es una herramienta de inteligencia artificial basada en Python que utiliza los modelos GPT de OpenAI para depurar el código automáticamente analizándolos, explicándolos y sugerir correcciones.
¿Qué herramientas usas para depurar tu código?
Para depurar, puedes usar PDB de Python, que permite la ejecución del código paso a paso y la inspección de variables. Además, Visual Studio Depugger es fácil de usar y proporciona un análisis de errores detallado, que es algo que puede usar. Si quieres ir a la ruta AI, dale una oportunidad al timbre de depuración.
