Presentando SWE-agent: una nuova interfaccia per agenti di modelli linguistici

I modelli di linguaggio (LM) stanno diventando sempre più utili per gestire compiti complessi in contesti digitali. Proprio come gli esseri umani usano strumenti software potenti per compiti come la programmazione, crediamo che gli LM dovrebbero avere le proprie interfacce uniche per aiutarli a funzionare meglio. Questo articolo parla del design di SWE-agent, un sistema che consente agli LM di interagire in modo indipendente con i computer per affrontare sfide di ingegneria del software.

#Il bisogno di interfacce migliori

Attualmente, i modelli di linguaggio spesso hanno difficoltà nell'eseguire compiti di programmazione. Anche se molti agenti funzionano bene con applicazioni semplici tipo interpreti Python o shell Linux, faticano con compiti più complicati che i programmatori umani gestiscono usando strumenti avanzati come gli ambienti di sviluppo integrati (IDE). Gli IDE offrono funzionalità come la navigazione del codice e il controllo della sintassi, che aiutano gli esseri umani a scrivere codice in modo più efficace.

La ricerca nell'interazione uomo-computer (HCI) suggerisce che interfacce meglio progettate possono migliorare le prestazioni. Questo solleva la domanda: gli LM possono trarre vantaggio da interfacce migliorate quando svolgono compiti di ingegneria del software?

#Cos'è SWE-agent?

Per rispondere a questa domanda, presentiamo SWE-agent, un LM che opera attraverso un'interfaccia progettata appositamente nota come agent-computer interface (ACI). L'ACI stabilisce come l'agente comunica con il computer, dettagliando i comandi che può utilizzare e come il feedback dal computer viene presentato.

SWE-agent è costruito per automatizzare compiti come navigare nei repository di codice, modificare file di codice e eseguire test. Il design non solo semplifica questi compiti per l'agente, ma migliora anche la sua capacità di comprendere e manipolare il codice.

#Valutazione di SWE-agent

Abbiamo valutato le prestazioni di SWE-agent utilizzando due benchmark: SWE-bench e HumanEvalFix. Ha ottenuto risultati impressionanti, superando i modelli precedenti nell'utilizzo di comandi interattivi per risolvere compiti di programmazione. Permettendo agli agenti di operare con un ACI ben strutturato, abbiamo migliorato significativamente le loro prestazioni rispetto ai metodi tradizionali.

#Il Design dell'Agent-Computer Interface

L'ACI (agent-computer interface) è fondamentale per migliorare le prestazioni dell'agente. Ci siamo concentrati su diversi principi di design per guidare il nostro lavoro:

1. Azioni semplici e chiare: I comandi per l'agente dovrebbero essere diretti. Comandi complessi con troppe opzioni possono confondere l'LM. Semplificando i comandi, aiutiamo gli agenti a eseguire i compiti in modo più efficiente.

2. Operazioni compatte ed efficienti: Funzioni importanti dovrebbero essere consolidate in meno comandi. Questo riduce la quantità di comunicazione necessaria e aiuta l'agente a progredire verso i propri obiettivi più rapidamente.

3. Feedback informativo e conciso: Un feedback di alta qualità dovrebbe informare l'agente sulle sue azioni senza sopraffarlo con dettagli inutili. Il feedback dovrebbe essere rilevante e utile.

4. Guardrail per prevenire errori: Proprio come gli esseri umani possono commettere errori, anche gli LM possono introdurre errori. Costruire funzionalità nell'ACI che rilevino e avvisino l'agente di questi errori può aiutarlo a riprendersi rapidamente ed evitare di ripetere gli errori.

Adottando questi principi, abbiamo creato un'interfaccia che aiuta significativamente la capacità dell'LM di completare compiti di ingegneria del software.

#Componenti di SWE-agent

SWE-agent è composto da diversi componenti principali: ricerca/navigazione, visualizzatore di file, editor di file e gestione del contesto. Insieme, questi componenti consentono all'agente di interagire efficacemente con i codici sorgente.

#Ricerca e Navigazione

Navigare nei codici sorgente richiede di trovare file e informazioni pertinenti. L'agente può cercare termini, definizioni di classi o nomi di funzioni. Abbiamo introdotto tre comandi speciali-findfile, searchfile e searchdir-per assistere in questo processo. Questi comandi forniscono risultati riassuntivi per aiutare l'agente a individuare il contenuto necessario senza sopraffarlo con dati inutili.

#Visualizzatore di File

Una volta che l'agente identifica un file da esaminare, può utilizzare un visualizzatore di file interattivo. Questo strumento visualizza una porzione del file, permettendo all'agente di scorrere e accedere a linee specifiche. Il visualizzatore aiuta l'agente a vedere il contesto del codice con cui sta lavorando, assicurandosi che prenda decisioni informate durante la modifica.

#Editor di File

L'editor di file è progettato per consentire agli agenti di creare e modificare codice in modo efficiente. Si integra perfettamente con il visualizzatore di file, consentendo all'LM di sostituire linee di codice in un'unica azione. L'editor fornisce feedback immediato, mostrando all'agente il codice aggiornato dopo che una modifica è stata effettuata.

#Gestione del Contesto

Una gestione del contesto efficace è essenziale per mantenere le interazioni chiare e focalizzate. SWE-agent utilizza vari prompt, messaggi di errore e un processore di cronologia per fornire all'agente informazioni pertinenti minimizzando il contesto non necessario. Questa funzionalità aiuta gli agenti ad evitare confusione e consente loro di concentrarsi sul compito da svolgere.

#Setup Sperimentale

SWE-agent è stato valutato utilizzando il dataset SWE-bench, che consiste in vari compiti di programmazione provenienti da repository reali. Ci siamo concentrati sulla capacità dell'agente di risolvere problemi e applicare strategie di debugging efficaci.

Abbiamo anche messo a confronto le abilità di editing di codice di SWE-agent con un compito di codifica di breve durata noto come HumanEvalFix. La valutazione ha dimostrato che SWE-agent ha costantemente superato altri modelli.

#Metriche di Prestazione

Abbiamo misurato il successo di SWE-agent utilizzando diverse metriche. La principale metrica era la percentuale di istanze in cui tutti i test sono stati superati dopo che l'agente ha generato una soluzione. Abbiamo anche monitorato il costo sostenuto durante le interazioni dell'agente.

#Risultati

I risultati hanno mostrato che SWE-agent ha raggiunto un tasso di risoluzione del 12,47% sul set di test completo di SWE-bench, un miglioramento sostanziale rispetto ai metodi precedenti.

In HumanEvalFix, SWE-agent ha dimostrato un tasso di successo impressionante, evidenziando la sua efficacia in scenari di codifica nel mondo reale.

#Analisi del Design dell'ACI

Attraverso test approfonditi, abbiamo scoperto comportamenti specifici legati al design dell'ACI. Ad esempio, gli agenti iniziavano frequentemente riproducendo il problema o localizzandone la causa nel codice. Comprendere questo comportamento ci ha aiutato a perfezionare ulteriormente il design dell'ACI.

Anche se gli agenti generalmente si sono comportati bene, ci sono state sfide-specialmente nell'editing. Molte modifiche hanno portato a errori, ma gli agenti erano spesso in grado di recuperare da questi errori adeguando le loro azioni in base al feedback.

#Conclusione

SWE-agent rappresenta un passo avanti significativo nell'uso dei modelli di linguaggio per compiti di ingegneria del software. Progettando un'interfaccia specializzata agente-computer, abbiamo dimostrato che gli agenti LM possono raggiungere livelli di prestazione molto più elevati rispetto a quando utilizzano strumenti interattivi convenzionali. Questo lavoro apre nuove strade per la ricerca su come le interfacce possano influenzare il comportamento e le prestazioni degli agenti in futuro.

#Lavori Futuri

La ricerca futura dovrebbe esplorare ulteriori miglioramenti all'ACI e come diverse scelte di design influenzano le prestazioni degli agenti. Inoltre, espandere SWE-agent ad altri linguaggi di programmazione e ambienti sarebbe utile per capire la sua versatilità.

Continuando a perfezionare il nostro approccio, possiamo migliorare ulteriormente come gli agenti LM si comportano in compiti complessi, aumentando potenzialmente la loro utilità in vari ambiti.