为了解决这些问题,本文介绍了多智能体助手(AgentCoder),这是一种新颖的解决方案,包括一个具有专业代理的多代理框架:程序员代理、测试设计人员代理和测试执行器代理。 在编码过程中,程序员代理将专注于基于测试执行器代理的反馈生成代码;测试设计人员代理将为生成的代码生成测试用例;测试执行器代理将使用测试用例运行代码并将反馈返回给程序员
AgentCoder 流程如图1。流程的第一步是将任务/代码生成要求/描述输入代码生成代理(Agent#1:程序员代理)。随后,测试用例生成器(Agent#2:测试设计器代理)负责生成测试用例,用于评估程序员代理生成的代码片段的正确性。代码片段和测试用例由测试执行代理(Agent#3)收集,并在本地环境(本地终端)中执行,以获得反馈(即代码...
从简化代码生成到增强调试功能，编程 Agent 必将塑造软件开发的未来。参考文献1.AgentCoder: Multiagent-Code Generation with Iterative Testing and Optimisation2.LDB: A Large Language Model Debugger via Verifying Runtime Execution Step by Step3.SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software En...
Agent_Coder Agent_Coder 概览仓库3IssuesPull Requests动态成员4 自定义精选项目 最多可选取 6 个公开仓库 还能勾选6个 组织介绍 组织介绍 请描述组织的定位/愿景 请附上组织宣传图 他们正在使用 这些公司或软件正在使用我们的开源软件: 如何加入 请发送申请邮件至...
在AgentCoder 中,一个代理充当代码生成器,负责根据给定的规范或用户需求生成代码片段。另一个代理充当代码测试器,评估生成的代码是否存在任何错误、漏洞或性能问题。 这两个代理协同工作,迭代地改进代码质量。代码生成器生成代码片段,代码测试器提供反馈,然后代码生成器根据该反馈改进其输出。这个循环会持续进行,直到生成...
该多智能体将包含:开发(coder)、测试(tester)、评审人(reviewer)这三个不同职责的智能体,他们各司其职,互相协作完成任务。下图的左侧是多智能体的协作流程,右侧是单智能体的工作流程。 图11 展望 随着大模型的百花齐放,LLM 会支持更长的上下文、更大的参数规模,其推理能力也会愈发强大。因此,基于大模型搭建的...
该多智能体将包含:开发(coder)、测试(tester)、评审人(reviewer)这三个不同职责的智能体,他们各司其职,互相协作完成任务。下图的左侧是多智能体的协作流程,右侧是单智能体的工作流程。 图11 展望 随着大模型的百花齐放,LLM 会支持更长的上下文、更大的参数规模,其推理能力也会愈发强大。因此,基于大模型搭建的...
图丨ToolCoder的流程（来源：arXiv）CodeAgent 的基础模型涵盖 GPT-4、GPT-3.5、GPT-3、Claude-2、LLaMA2-70B-chat、CodeLLaMA、Deepseekcoder 和 Vicuna 等。在该团队自行构建的 101 个项目级别代码生成数据上，CodeAgent 框架显著提高了大模型的性能，pass@1 通过率指标在不同模型上的提高最多可达到 15.8%...
https://pypistats.org/packages/auto-coder 不同AI 辅助编程的实现原理对比 目前,AI 辅助编程的实现原理有 2 大类,一是基于规则流程的普通编辑模式,比如说早期 Cursor 工具的 “Composer” 模式,Auto Code 里也会提供,这种模式的运行逻辑如下: 根据query 自动查找上下文 ...
大语言模型很强大,就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑,没有四肢,没有工具,是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢?大模型是不是就会打破次元壁,从数字世界走向现实世界,与现实世界实现梦幻联动呢? 大语言模型(后文将用LLM指代)可以接受输入,可以分析&推理、可以输出文字\代码...