Агенты на основе больших языковых моделей переписывают будущее разработки ПО

От автозаполнения кода к созданию ПО: эволюция LLM

Мир разработки программного обеспечения (ПО) не стоит на месте. Стремительное развитие искусственного интеллекта, особенно больших языковых моделей (LLM), открывает новые горизонты для автоматизации и повышения эффективности создания и обслуживания ПО. LLM, обученные на огромных массивах кода, уже демонстрируют впечатляющие результаты в различных задачах, от автозаполнения кода до генерации тестов. Но настоящая революция происходит с появлением агентов на основе LLM – интеллектуальных систем, которые используют LLM в качестве своего “мозга”, управляющего их действиями.

Агенты: больше чем просто “умный” помощник

В отличие от автономных LLM, которые воспринимают мир только через текст, агенты на основе LLM способны взаимодействовать с окружающей средой, используя инструменты и ресурсы. Они могут планировать свои действия, запоминать прошлый опыт, воспринимать информацию из различных источников (текст, код, изображения) и выполнять действия, выходящие за рамки простого текстового общения.

Исследование: 106 научных работ подтверждают потенциал агентов

Недавнее исследование, проведенное учеными из Университета Фудань, Наньянского технологического университета и Университета Иллинойса, проанализировало 106 научных работ, посвященных агентам на основе LLM в сфере разработки ПО. Этот анализ показал, что агенты уже успешно применяются для решения широкого спектра задач, охватывая практически весь жизненный цикл разработки ПО:

• Инженерия требований: Агенты, выступая в роли заинтересованных сторон или инженеров по требованиям, собирают информацию, моделируют требования в виде UML-диаграмм, согласовывают противоречия, формируют спецификации и даже прогнозируют потенциальные проблемы. Это значительно сокращает время и усилия, затрачиваемые на этот важный, но трудоемкий этап.
• Генерация кода: Агенты не просто генерируют код на основе текстовых описаний – они планируют процесс генерации, разбивая его на подзадачи, используют различные стратегии планирования (CoT, динамическое планирование, многопутевое планирование), итеративно уточняют код, получая обратную связь от моделей, инструментов и даже людей, и могут генерировать код различной сложности (от функций до целых проектов).
• Статическая проверка кода: Агенты, подобно опытным code reviewers, автоматизируют процесс проверки кода, выявляя ошибки, уязвимости, нарушения стиля кода и несоответствия заданным требованиям. Они используют статический анализ, поиск по базам знаний, имитацию диалога между разработчиками и даже привлечение внешних инструментов.
• Тестирование: Агенты, используя разнообразные методы (генерация тестов, мутационное тестирование, анализ покрытия кода), автоматизируют создание, выполнение и анализ тестов. Они могут генерировать unit-тесты, системные тесты, тесты GUI, и даже тесты для мобильных приложений.
• Отладка: Агенты автоматизируют поиск и исправление ошибок, используя многоагентный синергизм, инструменты статического и динамического анализа, а также комбинируя методы локализации и исправления ошибок в единый процесс.

Синергия агентов: многоагентные системы в разработке ПО

Особый интерес представляет применение многоагентных систем, где несколько агентов с различными ролями (менеджеры, аналитики, дизайнеры, разработчики, тестировщики, отладчики) сотрудничают для решения задач. Это позволяет разделить сложные задачи на подзадачи, параллелизировать выполнение, обмениваться информацией и координировать действия для достижения общей цели.

Сравнение: агенты vs. автономные LLM

Ключевое преимущество агентов на основе LLM перед автономными LLM заключается в их способности автономно и итеративно взаимодействовать с окружающей средой. Они могут использовать инструменты, получать обратную связь, адаптировать свои действия, а также сотрудничать с другими агентами или людьми. Это позволяет им решать более сложные задачи, которые недоступны для автономных LLM.

Вызовы и возможности: формирование будущего разработки ПО

Несмотря на впечатляющие успехи, исследователи выделяют ряд важных задач для дальнейшего развития агентов на основе LLM:

• Разработка новых метрик: Существующие метрики оценки эффективности агентов (например, процент успешно выполненных задач) недостаточно информативны. Необходимо разработать более детализированные метрики, учитывающие промежуточные состояния агентов и причины их неудач.
• Создание реалистичных бенчмарков: Большинство существующих бенчмарков слишком упрощены и не отражают сложность реальных задач разработки ПО. Необходимо создать более реалистичные бенчмарки, которые позволят адекватно оценить возможности агентов.
• Улучшение взаимодействия человек-агент: Необходимо разработать более удобные и интуитивно понятные интерфейсы взаимодействия человека с агентами, чтобы максимально упростить их использование.
• Обучение специализированных LLM для разработки ПО: Для решения сложных задач разработки ПО требуются LLM, обученные на данных, специфичных для этой области. Необходимо создать новые наборы данных и методы обучения, которые позволят создать более эффективные агенты.

Заключение

Агенты на основе LLM – это не просто еще один шаг в автоматизации разработки ПО, а настоящий прорыв, который может кардинально изменить наш подход к созданию и обслуживанию программного обеспечения. В будущем агенты на основе LLM станут незаменимым инструментом для разработчиков, помогая им создавать более качественное, надежное и безопасное ПО.