Microsoft Agentic AI의 디버그기구 도구는 무엇입니까?

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AI는 코드를 생성 할 수 있지만 코드를 구현하기 전에 코드를 디버깅하지 않으면 코드를 신뢰하기가 어렵습니다. 그렇기 때문에이 게시물에서 우리는 Microsoft Agentic AI에서 디버그 코드까지 디버그 GYM 도구. Microsoft는 실용적인 코드 리페어 문제를 효과적으로 처리 할 때 AI 에이전트의 기능을 평가하기위한 파이썬 중심의 프레임 워크 인 Debug-Gym을 출시했습니다. 이 게시물에서는이 도구에 대해 자세히 설명합니다.

디버그 기기 도구

Microsoft Agentic AI에서 디버그 코드까지 디버그 GYM 도구

Microsoft가 도입 한 Debug-Gym은 AI 에이전트가 현실적인 코드 수리 작업을 위해 PDB와 같은 대화식 디버깅 도구를 사용하는 방법을 테스트하기 위해 설계된 Python 기반 플랫폼입니다. 에이전트는 런타임 동작을 적극적으로 탐색하고, 디버깅 명령을 사용하여 솔루션을 개선하고, 수정을 제안하기 전에 증거를 수집하여 소프트웨어 디버깅에 대한 인간의 접근 방식을 밀접하게 모방 할 수 있습니다.

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디버그 GYM 기술 아키텍처

Debug-Gym은 대화식 도구 인식 코딩 에이전트에 대한 실험을 용이하게하도록 설계되었습니다. 이러한 에이전트에 오류가 발생하기 쉬운 파이썬 프로그램을 제공하고 제어 된 인터페이스를 통해 디버깅 도구에 액세스 할 수 있습니다. 시스템의 핵심 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.

파이썬 스크립트 : 우선, 잘 알려진 모든 결함, 구문 문제 및 기타 논리 및 런타임 오류가 포함 된 파이썬 스크립트가 내장되어 있습니다.
디버거 : Debug-Gym은 Python의 PDB 디버거 기능을 모방하는 대화식 인터페이스를 제공합니다. 이 인터페이스에는 프로그램 흐름을 이해하기 위해 통화 스택 검사, 자세한 분석을위한 코드 별 단계별 실행 및 문제를 식별하기위한 변수 평가와 같은 기능이 포함됩니다. 이러한 도구를 사용하면 AI 에이전트가 문제를 적극적으로 탐색하고 진단 할 수 있습니다.
액션 공간 : 여기서 시스템은 트레이스 백 정보 및 실시간 변수 값과 같은 구조화 된 데이터 입력을 AI 에이전트에 제시합니다. 이를 바탕으로 에이전트는 디버깅 명령 발행 또는 식별 된 오류를 해결하기 위해 코드 수정과 같은 특정 조치를 취할 수 있습니다. 이 상호 작용은 증거 중심 디버깅 및 코드 정제를 강조합니다.

Debug-Gym은 정확하고 예측 가능한 결과 (결정 론적 실행)를 제공하여 에이전트 평가 중 일관성을 보장하도록 설계되었습니다. 모듈 식 디자인을 통해 개발자는 시스템을 방해하지 않고 AI 에이전트 또는 디버깅 도구와 같은 구성 요소를 쉽게 교환하거나 향상시킬 수 있습니다. 이러한 유연성은 다양한 디버깅 기술을 실험하는 데 적합합니다.

디버그 가기 도구를 사용하십시오

초보자를위한 파워 포인트 튜토리얼

이제 우리는 디버그 기기 도구의 구성 요소를 알았으므로 계속 작동하는 방법을 살펴 보겠습니다. 디버그 기기 도구를 사용하는 방법에 대한 단계별 안내서를 작성했습니다. Debug-Gym 도구를 사용하려면 아래에 언급 된 단계를 따르십시오. 언급 된 명령을 실행하기 전에 프로젝트 디렉토리로 이동해야합니다.

환경 설정 : 이 작업을위한 가상 환경을 만들려면 실행해야합니다. 파이썬 - M Venv .Venv. 이것은 가상 환경을 활성화하고 일단 완료하고 환경에서 나가고 실행됩니다. PIP 설치 디버그 기기 프레임 워크를 설치하려면 컴퓨터에 Python 3.12 이상이 설치되었습니다.
구성 파일 생성 : 이제 구성 파일을 생성해야합니다. 이를 위해 다음 명령을 실행하십시오 : python -m debug_gym.init_llm_config ~/.config/debug_gym
API 인증 추가 : 사용하려는 디버깅 도구에 따라 API 자격 증명 또는 인증 세부 사항을 포함하도록이 파일을 편집하십시오.
디버그 기기 구조에 익숙해지기 : 디버그 기기 명령에는 버기 프로그램 시나리오, 디버거 인터페이스 (Python의 PDB와 유사) 및 에이전트가 환경과 상호 작용할 수있는 관찰 액션 공간이 포함됩니다.
스크립트 사용 : 이제 주어진 Python 스크립트를 사용할 수 있습니다 AI 에이전트의 디버깅 기능을 테스트하기위한 알려진 결함으로. 이 시나리오는 구문, 런타임 및 논리 오류를 다루며 다양한 테스트 기반을 제공합니다.

Debug-gym을 사용하면 AI 에이전트가 중단 점 설정, 변수 검사 및 코드를 통해 통찰력을 수집하고 솔루션을 제안하는 것과 같은 명령을 사용하여 대화식 디버그 할 수 있습니다. 문제 해결 문제에서 에이전트 성능을 평가하고 개선하기 위해 구조화 된 피드백을 제공합니다. 오픈 소스 특성을 통해 사용자 정의, 실험 및 협업을 허용하고 혁신을 촉진하고 디버깅 연구의 공유 진전이 가능합니다.

결론

의심 할 여지없이 디버그 기기 도구는 AI 능력을 사용하여 디버그 코드를 간단하게 만들어 프로그래머의 수명에 가치를 더합니다. 인간 디버깅 프로세스를 반영하는 대화식 구조화 된 플랫폼을 제공하여 AI 에이전트가 코드 문제를 효과적으로 진단하고 해결할 수 있습니다. 모듈 식, 결정 론적 실행 및 오픈 소스 가용성과 같은 기능을 포함하여 잘 알려진 설계는 실험, 협업 및 커뮤니티 중심의 혁신을 촉진합니다.

Debug-Gym 도구는 AI 중심 디버깅을 발전시키는 데 유용한 리소스입니다. 현실적인 코드 수리 작업을 처리하고 실제 학습을 장려 할 수있는 능력으로 Debug-Gym은 개발자와 연구원 모두에게 훌륭한 도구로 두드러집니다. 그러나 이러한 AI 모델에 대한 교육 데이터에는 실제 디버깅 동작의 충분한 예가 없으므로 도구를 완전히 활용하는 능력에 영향을 미칩니다. 이것에 대해 더 알아 보려면 방문 할 수 있습니다 microsoft.com .

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코드를 디버그하는 AI 도구는 무엇입니까?

디버그 기기 외에도 우리는 있습니다 github copilot, 커서, 그리고 디버그프트. Github Copilot은 VS 코드와 같은 IDE에서 직접 실시간 코드 제안 및 버그 수정을 제공하여 개발자 생산성을 향상시킵니다. 특수 AI 기반 IDE 인 Cursor는 전체 프로젝트의 디버깅, 멀티 파일 코드베이스 분석 및 대상 솔루션을 제공하는 것을 지원합니다. Debuggpt는 OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 오류를 분석하고 설명하고 수정을 제안함으로써 코드를 자동으로 디버그하는 파이썬 기반 AI 도구입니다.