普林斯頓首個(gè)「開源」AI程序員進(jìn)場 基于GPT-4，可自動(dòng)修復(fù)bug

　　普林斯頓大學(xué)最近推出了一款名為SWE-agent的AI程序員，這是世界上首個(gè)開源的AI程序員，它基于GPT-4技術(shù)，能夠在GitHub倉庫中自動(dòng)修復(fù)bug。這個(gè)智能體-計(jì)算機(jī)接口(ACI)的誕生，標(biāo)志著AI在軟件工程領(lǐng)域的應(yīng)用邁出了重要一步。

　　SWE-agent在SWE-bench測試集上的表現(xiàn)令人矚目，它成功解決了12.29%的問題，平均耗時(shí)僅為93秒，準(zhǔn)確率與之前推出的AI程序員Devin相當(dāng)。SWE-agent的開源性質(zhì)意味著它在GitHub上迅速獲得了1.6k星和109個(gè)Fork，顯示出開源社區(qū)對這一技術(shù)的高度認(rèn)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(dòng)和搜索文件，編輯特定行并自動(dòng)進(jìn)行語法檢查，編寫和執(zhí)行測試。這種設(shè)計(jì)類似于為人類設(shè)計(jì)的UI，能夠阻止錯(cuò)誤并提供反饋。例如，在處理一個(gè)矩陣操作bug時(shí)，SWE-agent能夠重現(xiàn)問題、定位到問題代碼、進(jìn)行修改并成功解決問題。

　　普林斯頓大學(xué)的研究人員為SWE-agent設(shè)計(jì)了簡潔的指令和反饋格式，使得模型能夠更輕松地瀏覽代碼倉庫、查看、編輯和運(yùn)行代碼文件。SWE-agent的工作流程分為兩個(gè)階段:推理和評估。推理階段，SWE-agent處理GitHub上的問題并生成修復(fù)方案;評估階段，則確認(rèn)方案是否真正解決了問題。

　　這項(xiàng)研究的核心作者John Yang和Carlos E. Jimenez，都是普林斯頓大學(xué)的研究助理和博士生，他們的研究興趣集中在語言基礎(chǔ)、交互、LLM的基準(zhǔn)測試、軟件工程和代碼生成等領(lǐng)域。他們的工作展示了AI在軟件工程領(lǐng)域的潛力，引發(fā)了關(guān)于AI與人類在工程過程中角色和能力的深層次思考。

　　隨著AI技術(shù)的發(fā)展，我們看到了AI在編程領(lǐng)域的進(jìn)步，它們不僅能規(guī)劃和執(zhí)行復(fù)雜的工程任務(wù)，還能修復(fù)漏洞并負(fù)責(zé)整個(gè)項(xiàng)目的開發(fā)流程。然而，盡管AI在編寫安全代碼方面取得了進(jìn)展，但人類的監(jiān)督仍然至關(guān)重要。AI的興起雖然還未能達(dá)到完全取代軟件工程師的階段，但它正在改變技術(shù)領(lǐng)域的面貌和未來的走向。

　　普林斯頓團(tuán)隊(duì)的這一開源AI程序員，不僅為軟件工程領(lǐng)域帶來了新的研究和應(yīng)用前景，也為我們提供了一個(gè)關(guān)于人工智能與人類合作共創(chuàng)未來的思考機(jī)會(huì)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們或許將見證AI在軟件工程領(lǐng)域扮演更加重要的角色。