AIはコードを生成できますが、コードを実装する前にデバッグしない限り、コードを信頼することは困難です。それがこの投稿で、私たちは Microsoft Agent AIのデバッグコードからデバッグジムツール。 Microsoftは、実用的なコード修復課題を効果的に処理する際にAIエージェントの機能を評価することを目的としたPython駆動型フレームワークであるDebug-Gymを立ち上げました。この投稿では、このツールについて詳しく説明します。
Microsoft Agent AIのデバッグコードからデバッグジムツール
Microsoftが導入したDebug-Gymは、AIエージェントがPDBなどのインタラクティブなデバッグツールを現実的なコード修復タスクに使用する方法をテストするために設計されたPythonベースのプラットフォームです。エージェントは、ランタイムの動作を積極的に調査し、デバッグコマンドを使用してソリューションを改良し、修正を提案する前に証拠を収集し、ソフトウェアデバッグへの人間のアプローチを密接に模倣します。
デバッグジムテクニカルアーキテクチャ
Debug-Gymは、インタラクティブなツール認識コーディングエージェントでの実験を促進するように設計されています。これらのエージェントにエラーが発生しやすいPythonプログラムを提示し、制御されたインターフェイスを介してデバッグツールへのアクセスを提供します。システムのコアコンポーネントには次のものがあります。
- Pythonスクリプト： まず、よく知られているすべての障害、構文の問題、その他の論理およびランタイムエラーを含むPythonスクリプトが組み込まれています。
- デバッガ： Debug-Gymは、PythonのPDBデバッガーの機能を模倣するインタラクティブなインターフェイスを提供します。このインターフェイスには、プログラムフローを理解するためにコールスタックを検査するなどの機能が含まれています。詳細な分析のためにコードをステップバイステップで実行し、変数を評価して問題を特定します。これらのツールにより、AIエージェントは問題を積極的に調査および診断することができます。
- アクションスペース： ここで、システムは、Traceback情報やリアルタイム変数値などの構造化されたデータ入力をAIエージェントに提示します。これに基づいて、エージェントは、デバッグコマンドの発行や識別されたエラーを解決するためのコードの変更など、特定のアクションを実行できます。この相互作用は、エビデンス駆動型のデバッグとコードの改良を強調しています。
Debug-Gymは、正確で予測可能な結果（決定論的実行）を提供するように設計されており、エージェント評価中に一貫性を確保します。そのモジュラー設計により、開発者はシステムを破壊することなく、AIエージェントやデバッグツールなどのコンポーネントを簡単に交換または強化できます。この柔軟性により、さまざまなデバッグテクニックの実験に適しています。
デバッグジムツールを使用します
デバッグジムツールのコンポーネントがわかったので、先に進んで、それがどのように機能するかを見てみましょう。デバッグジムツールの使用方法に関する段階的なガイドをレイアウトしました。以下の手順に従って、デバッグジムツールを使用してください。前述のコマンドを実行する前に、プロジェクトディレクトリに移動する必要があります。
- 環境を設定します： このタスクの仮想環境を作成するには、実行する必要があります Python - M venv .venv。 これにより、仮想環境がアクティブになり、完了したら、環境から終了し、実行します PIPインストールDebug-gym フレームワークをインストールするが、あなたが持っていることを確認してください Python 3.12以降はコンピューターにインストールされています。
- 構成ファイルを生成します。 次に、構成ファイルを生成する必要があります。そのために、次のコマンドを実行します：python -m debug_gym.init_llm_config〜/.config/debug_gym
- API認証を追加： このファイルを編集して、使用する予定のデバッグツールに応じて、API資格情報または認証の詳細を含めます。
- デバッグジム構造に慣れてください： デバッグジム命令には、バギープログラムシナリオ、デバッガーインターフェイス（PythonのPDBに似た）、およびエージェントが環境と対話するための観測アクションスペースが含まれます。
- スクリプトを使用します： これで、指定されたPythonスクリプトを使用できます AIエージェントのデバッグ機能をテストするための既知の障害があります。これらのシナリオは、構文、ランタイム、および論理エラーをカバーしており、多様なテスト場を提供します。
Debug-Gymは、Breakpointsの設定、変数の検査、コードを介して洞察を収集してソリューションを提案するなどのコマンドを使用して、AIエージェントがインタラクティブなデバッグを使用することができます。問題を解決する際にエージェントのパフォーマンスを評価および改善するための構造化されたフィードバックを提供します。そのオープンソースの性質により、カスタマイズ、実験、コラボレーションが可能になり、革新を促進し、デバッグ研究の進歩を共有します。
結論
間違いなく、デバッグジムツールは、AI能力を使用してコードを簡単にデバッグできるようにすることにより、プログラマーの寿命に価値を追加します。 人間のデバッグプロセスを反映したインタラクティブで構造化されたプラットフォームを提供し、AIエージェントがコードの問題を効果的に診断および解決できるようにします。モジュール性、決定論的実行、オープンソースの可用性などの機能を含む、その良好な設計は、実験、コラボレーション、コミュニティ主導のイノベーションを促進します。
デバッグジムツールは、AI駆動型のデバッグを進めるための貴重なリソースです。デバッグジムは、現実的なコード修復タスクを処理し、実用的な学習を促進する能力により、開発者と研究者にとっても優れたツールとして際立っています。ただし、これらのAIモデルのトレーニングデータには、実際のデバッグ動作の十分な例がなく、ツールを完全に利用する能力に影響を与えることに留意してください。これについてもっと知るために、訪問できます Microsoft.com 。
読む： 開発者に最適なAIツール
コードをデバッグするAIツールは何ですか？
デバッグジムとは別に、私たちは持っています Github Copilot、カーソル、 そして debuggpt。 GitHub Copilotは、VSコードなどのIDEでリアルタイムコードの提案とバグ修正を直接提供し、開発者の生産性を向上させます。専門のAI搭載IDEであるCursorは、プロジェクト全体にわたるデバッグ、マルチファイルコードベースの分析、ターゲットソリューションの提供をサポートします。 Debuggptは、OpenAIのGPTモデルを使用してエラーを分析し、説明し、修正を提案することにより、コードを自動的にデバッグするPythonベースのAIツールです。
読む： Manus AIエージェントの無料の代替品とは何ですか？
コードをデバッグするためにどのツールを使用していますか？
デバッグするには、使用できます PythonのPDBは、ステップバイステップコードの実行と可変検査を可能にします。さらに、Visual Studio Debuggerはユーザーフレンドリーで、詳細なエラー分析を提供します。これは、利用できるものです。 AIルートに行きたい場合は、Debug-Gymにチャンスを与えてください。
クロームvsFirefoxクォンタム
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