“`html
Agentless: ИИ-подход без агента для автоматического решения проблем разработки программного обеспечения
Программная инженерия – динамичная область, ориентированная на систематическое проектирование, разработку, тестирование и поддержку программных систем. В последнее время большие модели языков (LLM) революционизировали эти процессы, позволяя более сложную автоматизацию задач разработки программного обеспечения. Увеличение возможностей LLM привело к их широкому применению в различных задачах программной инженерии, предлагая новые эффективности и возможности, ранее недоступные с использованием традиционных методов.
Вызовы автоматизации задач программной инженерии
Однако возникла значительная проблема в контексте автоматизации задач программной инженерии. Сложность и стоимость использования автономных агентов на основе LLM стали очевидными. Эти агенты разработаны для самостоятельного использования инструментов, выполнения команд и планирования действий на основе обратной связи окружающей среды. Однако сложность использования инструментов и ограничения в принятии решений текущих LLM часто приводят к неэффективности выполнения и увеличению операционных затрат. Решение этих проблем крайне важно для развития области и сделает автоматизацию на основе LLM более практичной и доступной.
Инновационный подход AGENTLESS
Исследователи из Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне представили AGENTLESS – инновационный подход без агента, направленный на упрощение решения проблем разработки программного обеспечения. AGENTLESS отходит от традиционной зависимости от автономных агентов, предпочитая упрощенный двухфазовый процесс локализации и исправления. Этот метод устраняет необходимость LLM в принятии автономных решений или использовании сложных инструментов, сосредотачиваясь на более простом и интерпретируемом подходе.
Двухфазовый процесс AGENTLESS
AGENTLESS работает через тщательный двухфазовый процесс. Он идентифицирует конкретные файлы, классы, функции и строки кода, требующие изменений, на этапе локализации. Этот иерархический подход преобразует кодовую базу проекта в древовидную структуру для выявления подозрительных файлов. Затем он сужается до соответствующих классов и функций внутри этих файлов, прежде чем окончательно определить конкретные места редактирования. Этот метод значительно уменьшает сложность и объем кода, который нужно проанализировать, делая процесс более эффективным.
AGENTLESS генерирует несколько кандидатов на исправление для выявленных мест редактирования на этапе исправления. Используя простой формат diff, создаются исправления для устранения проблемы. Эти исправления проходят фильтрацию для удаления тех, которые содержат синтаксические ошибки или не проходят регрессионные тесты. Оставшиеся исправления затем ранжируются с помощью мажоритарного голосования, и лучшее исправление выбирается для отправки. Этот метод использует возможности LLM, не требуя от них автономного планирования будущих действий или использования сложных инструментов, тем самым поддерживая простоту и экономическую эффективность.
Результаты AGENTLESS
Производительность AGENTLESS была оценена с использованием стандартного бенчмарка SWE-bench Lite, широко признанного для тестирования способности решать реальные проблемы программной инженерии. AGENTLESS достиг значительных результатов, решив 82 из 300 проблем, что составляет производительность 27,33%. Он достиг этого с самой низкой средней стоимостью в размере $0,34 на проблему, значительно ниже, чем у других методов. Эта производительность обусловлена способностью метода эффективно локализовывать места редактирования и генерировать эффективные исправления, избегая сложностей, связанных с автономными агентами.
Кроме того, AGENTLESS продемонстрировал свою способность решать уникальные проблемы, которые другие открытые агенты не могли решить. Он предоставил решения для 15 уникальных проблем, подчеркивая эффективность своего простого и интерпретируемого подхода. Даже по сравнению с высокопроизводительными коммерческими решениями AGENTLESS предложил уникальные исправления, демонстрируя свой потенциал в качестве дополнительного инструмента в области автоматизации разработки программного обеспечения.
В заключение, AGENTLESS представляет собой убедительную альтернативу сложным автономным агентам на основе LLM в программной инженерии. Фокус на упрощенном двухфазовом процессе локализации и исправления решает внутренние проблемы использования инструментов и принятия решений в текущих методах. Исследование Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне подчеркивает потенциал этого подхода для переустановки базового уровня и вдохновляет на будущую работу в важном направлении автономной разработки программного обеспечения. Эта инновация прокладывает путь для более доступных, эффективных и экономически эффективных решений в развивающейся области программной инженерии.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Agentless: An Agentless AI Approach to Automatically Solve Software Development Problems.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
