普林斯頓大學發布了全球首個開源AI程式設計師SWE-agent，該程式基於GPT-4技術，能夠在GitHub倉庫中自動修復bug。 SWE-agent在SWE-bench測試集上表現出色，成功解決了12.29%的問題，平均耗時僅93秒，準確率與現有AI程式設計師相當。其開源性質使其迅速獲得大量關注，展現了AI在軟體工程領域的巨大潛力。本文將深入探討SWE-agent的工作原理、效能以及它對未來軟體工程的影響。
普林斯頓大學最近推出了一款名為SWE-agent的AI程式設計師，這是世界上首個開源的AI程式設計師，它基於GPT-4技術，能夠在GitHub倉庫中自動修復bug。這個智能體-電腦介面的誕生，標誌著AI在軟體工程領域的應用邁出了重要一步。 SWE-agent在SWE-bench測試集上的表現令人矚目，它成功解決了12.29%的問題，平均耗時僅為93秒，準確率與先前推出的AI程式設計師Devin相當。 SWE-agent的開源性質意味著它在GitHub上迅速獲得了1.6k星和109個Fork，顯示出開源社群對這項技術的高度認可和興趣。 SWE-agent的工作原理是與專門的終端交互，它可以打開、滾動和搜尋文件，編輯特定行並自動進行語法檢查，編寫和執行測試。這種設計類似於為人類設計的UI，能夠阻止錯誤並提供回饋。例如，在處理一個矩陣操作bug時，SWE-agent能夠重現問題、定位到問題程式碼、進行修改並成功解決問題。普林斯頓大學的研究人員為SWE-agent設計了簡潔的指令和回饋格式，使得模型更容易瀏覽程式碼倉庫、檢視、編輯和執行程式碼檔案。 SWE-agent的工作流程分為兩個階段:推理和評估。推理階段，SWE-agent處理GitHub上的問題並產生修復方案;評估階段，則確認方案是否真正解決了問題。這項研究的核心作者John Yang和Carlos E. Jimenez，都是普林斯頓大學的研究助理和博士生，他們的研究興趣集中在語言基礎、互動、LLM的基準測試、軟體工程和程式碼生成等領域。他們的工作展示了AI在軟體工程領域的潛力，引發了關於AI與人類在工程過程中角色和能力的深層思考。隨著AI技術的發展，我們看到了AI在程式設計領域的進步，它們不僅能規劃和執行複雜的工程任務，還能修復漏洞並負責整個專案的開發流程。然而，儘管AI在編寫安全程式碼方面取得了進展，但人類的監督仍然至關重要。 AI的興起雖然還未能達到完全取代軟體工程師的階段，但它正在改變技術領域的面貌和未來的走向。普林斯頓團隊的這個開源AI程式設計師，不僅為軟體工程領域帶來了新的研究和應用前景，也為我們提供了一個關於人工智慧與人類合作共創未來的思考機會。隨著科技的不斷進步，我們或許將見證AI在軟體工程領域扮演更重要的角色。SWE-agent的出現標誌著AI輔助程式邁向新的里程碑，雖然目前仍需人類監督，但其在提高開發效率和程式碼品質方面展現的潛力不容忽視。未來，AI與人類程式設計師的協同合作將成為軟體工程領域的主流趨勢，共同推動技術進步。