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微软AI程序员登场，10倍AI工程师真来了？996自主生成代码，性能超GPT-4 30%( 二 )

AI程序员


下面就给大家详细介绍每种功能模块 。
规则、行动和目标配置
用户通过yaml文件配置规则和操作来启动流程 。
这些文件定义了AI代理可以执行的可用命令（操作） 。
用户可以通过启用/禁用特定命令来利用默认设置或细粒度权限 ， 从而根据自己的特定需求量身定制AutoDev 。
配置步骤目的是实现对AI代理能力的精确控制 。
【微软AI程序员登场，10倍AI工程师真来了？996自主生成代码，性能超GPT-4 30%】在这一阶段 ， 用户可以定义人工智能代理的数量和行为，分配特定的责任、权限和可用操作 。
例如，用户可以定义一个 「开发者 」代理和一个 「审核者 」代理，让它们协同工作以实现目标 。
根据规则和操作配置 ， 用户可以指定AutoDev要完成的软件工程任务或流程 。
例如，用户可以要求生成测试用例，并确保其语法正确、不包含错误（这涉及编辑文件、运行测试套件、执行语法检查和错误查找工具） 。
对话管理器（conversation manager）
会话管理器负责初始化会话历史，在对正在进行的会话进行高级管理方面发挥着关键作用 。它负责决定何时中断对话进程，并确保用户、人工智能代理和整个系统之间的无缝交流 。
它维护和管理的对话对象，主要包括来自代理的信息和来自评估环境（eval environment）的操作结果 。
解析器
解析器解释代理生成的响应，以预定格式提取指令和参数 。它能确保指令格式正确，验证参数的数量和准确性（例如，文件编辑指令需要文件路径参数） 。
如果解析失败，就会在对话中注入错误信息，阻止对资源库的进一步操作 。
通过强制执行特定的代理权限和进行额外的语义检查，成功解析的命令会被进一步分析 。
它能确保建议的操作符合用户指定的细粒度权限 。
如果命令通过审查，对话管理器就会调用工具库中的相应操作 。
输出组织器
输出组织器模块主要负责处理从评估环境接收到的输出 。
它选择关键信息（如状态或错误），有选择地总结相关内容，并将结构良好的信息添加到对话历史记录中 。
这可确保用户对AutoDev的操作和结果有一个清晰、有条理的记录 。
对话终止器
会话管理器决定何时结束会话 。这可能发生在代理发出任务完成信号（停止命令）、对话达到用户定义的最大迭代次数/token、或在进程或评估环境中检测到问题时 。
AutoDev的全面设计确保了人工智能驱动开发的系统性和可控性 。

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文章插图
代理调度程序（Multi-Agents）
代理调度器负责协调人工智能代理，以实现用户定义的目标 。
配置了特定角色和可用命令集的代理协同运行，执行各种任务 。调度器采用各种协作算法，如循环、基于令牌或基于优先级的算法 ， 来决定代理参与对话的顺序和方式 。
具体来说 ， 调度算法包括但不限于以下几种：
(i)循环协作，按顺序调用每个代理，让每个代理执行预定数量的操作；
(ii)基于令牌的协作 ， 让一个代理执行多个操作，直到它发出一个令牌，表示完成了分配的任务；
(iii)基于优先级的协作 ， 按照代理的优先级顺序启动代理 。代理调度器通过当前对话调用特定代理 。
代理
由OpenAI GPT-4等大型语言模型（LLM）和为代码生成而优化的小型语言模型（SLM）组成的代理通过文本自然语言进行交流 。
这些代理从代理调度程序（Agent Scheduler）接收目标和对话历史，并根据规则和行动配置指定的行动做出响应 。每个代理都有其独特的配置，有助于实现用户目标的整体进展 。
工具库（Tools Library）
AutoDev中的工具库提供了一系列命令 ， 使代理能够对资源库执行各种操作 。
这些命令旨在将复杂的操作、工具和实用程序封装在简单直观的命令结构中 。
例如，通过build和test <test_file>这样的简单命令，就能抽象出与构建和测试执行有关的复杂问题 。
-文件编辑：该类别包含用于编辑文件（包括代码、配置和文档）的命令 。
-该类别中的实用程序，如写入、编辑、插入和删除，提供了不同程度的精细度 。
-代理可以执行从写入整个文件到修改文件中特定行的各种操作 。例如，命令 write <filepath> <start_line>-<end_line> <content> 允许代理用新内容重写一系列行 。


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