FPT Software AI Center представляет HyperAgent: уникальная система для решения различных задач по программной инженерии в масштабе, достигающая передовых результатов на SWE-Bench и Defects4J.

 FPT Software AI Center Introduces HyperAgent: A Groundbreaking Generalist Agent System to Resolve Various Software Engineering Tasks at Scale, Achieving SOTA Performance on SWE-Bench and Defects4J

“`html

HyperAgent: Революционная система общего назначения для решения различных задач по инженерии программного обеспечения

Большие языковые модели (LLM) революционизировали инженерию программного обеспечения, проявив замечательные способности в различных задачах кодирования. Недавние усилия привели к созданию автономных программных агентов на основе LLM для задач разработки end-to-end, но эти системы обычно предназначены для конкретных задач инженерии программного обеспечения (SE). Исследователи из FPT Software AI Center, Вьетнам, представляют HyperAgent, новую систему общего назначения, разработанную для решения широкого спектра задач SE на различных языках программирования путем имитации рабочих процессов человеческих разработчиков.

Практические решения и ценность

HyperAgent состоит из четырех специализированных агентов – Планировщика, Навигатора, Редактора кода и Исполнителя – управляющих полным жизненным циклом задач SE, от начальной концепции до окончательной верификации. Через обширные оценки HyperAgent демонстрирует конкурентоспособную производительность в различных задачах SE:

  • Разрешение проблем GitHub: 25,01% успешных случаев на SWE-Bench-Lite и 31,40% на SWE-Bench-Verified, конкурентоспособная производительность по сравнению с существующими методами, такими как AutoCodeRover, SWE-Agent, Agentless и т. д.
  • Генерация кода в масштабе репозитория (RepoExec): 53,3% точности при навигации по кодовым базам и извлечении правильного контекста.
  • Локализация ошибок и исправление программы (Defects4J): 59,70% точности в локализации ошибок и успешные исправления для 29,8% ошибок Defects4J, достигнута SOTA производительность по этим 2 задачам.

Эта работа представляет собой значительное продвижение к универсальным автономным агентам, способным обрабатывать сложные многоэтапные задачи SE в различных областях и языках. Производительность HyperAgent демонстрирует его потенциал для трансформации практик разработки программного обеспечения с помощью ИИ, предлагая более адаптивное и всестороннее решение по сравнению с задачно-специфическими альтернативами.

Методология

HyperAgent вдохновлен типичными рабочими процессами разработчиков для решения любой задачи инженерии программного обеспечения. Он состоит из четырех итеративных фаз в типичном рабочем процессе инженерии программного обеспечения: Анализ и Планирование, где разработчики понимают требования и формулируют гибкую стратегию; Локализация функций, которая включает в себя идентификацию соответствующих компонентов кода в репозитории; Редакция, где разработчики внедряют изменения, добавляют функциональность и пишут тесты, поддерживая при этом качество кода; и Исполнение, которое включает тестирование и верификацию изменений. Эти фазы повторяются по мере необходимости до удовлетворительного завершения задачи, причем процесс адаптируется к конкретным требованиям задачи и опыту разработчика.

В HyperAgent фреймворк организован вокруг четырех основных агентов: Планировщика, Навигатора, Редактора кода и Исполнителя. Каждый агент соответствует определенному шагу в общем рабочем процессе, хотя фактический рабочий процесс каждого агента может немного отличаться от того, как человеческий разработчик мог бы подойти к подобным задачам.

Дизайн подчеркивает три основных преимущества по сравнению с существующими методами:

  • Универсальность: фреймворк разработан для легкой адаптации к широкому спектру задач с минимальными изменениями конфигурации и небольшими дополнительными усилиями, необходимыми для внедрения новых модулей в систему.
  • Эффективность: каждый агент оптимизирован для управления процессами с различными уровнями сложности, требующими разной степени интеллекта от LLM. Например, для навигации может использоваться легкая и вычислительно эффективная LLM, которая, хотя и менее сложная, требует наибольшего потребления токенов. Напротив, более сложные задачи, такие как редактирование кода или исполнение, требуют более продвинутых возможностей LLM.
  • Масштабируемость: фреймворк построен для эффективного масштабирования при развертывании в реальных сценариях, где количество подзадач значительно велико. Например, сложная задача в бенчмарке SWE-bench может потребовать значительного времени для завершения системой на основе агентов, и HyperAgent разработан для эффективной работы в таких сценариях.

Эти преимущества позволяют HyperAgent эффективно решать широкий спектр задач инженерии программного обеспечения, сохраняя при этом эффективность и масштабируемость.

Заключение

HyperAgent – это система общего назначения, разработанная для решения широкого спектра задач инженерии программного обеспечения. Путем близкого имитирования типичных рабочих процессов инженерии программного обеспечения, HyperAgent включает этапы анализа, планирования, локализации функций, редактирования кода и исполнения/верификации. Обширные оценки по различным бенчмаркам, включая разрешение проблем GitHub, генерацию кода в масштабе репозитория и локализацию ошибок и исправление программы, демонстрируют, что HyperAgent не только соответствует, но часто превосходит производительность специализированных систем. Успех HyperAgent подчеркивает потенциал общих подходов в инженерии программного обеспечения, предлагая универсальный инструмент, способный адаптироваться к различным задачам с минимальными изменениями конфигурации. Его дизайн подчеркивает универсальность, эффективность и масштабируемость, что делает его отлично подходящим для реальных сценариев разработки программного обеспечения, где задачи могут значительно различаться по сложности и масштабу.

Будущая работа может исследовать интеграцию HyperAgent с существующими средами разработки и системами контроля версий, изучать его потенциал в специализированных областях, таких как проверка кода, ориентированная на безопасность, или оптимизация производительности, улучшать его объяснимость и постоянно обновлять его базу знаний. Эти усовершенствования могут дополнительно оптимизировать процесс инженерии программного обеспечения, расширить применимость HyperAgent, улучшить доверие среди разработчиков и обеспечить его долгосрочную актуальность в быстро развивающейся области инженерии программного обеспечения.

Спасибо FPT Software AI Center за вдохновение и ресурсы для этой статьи.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…

  • DeepSeek V3-0324: Революция в AI для бизнеса

    Введение Искусственный интеллект (ИИ) значительно развился, но многие компании сталкиваются с высокими затратами на вычисления и разработку больших языковых моделей (LLM). Решение этих проблем возможно благодаря новейшей модели DeepSeek-V3-0324. Решение DeepSeek-V3-0324 Модель DeepSeek-V3-0324…

  • Понимание и улучшение многоагентных систем в ИИ

    Понимание и улучшение многопользовательских систем Введение в многопользовательские системы Многопользовательские системы (MAS) включают сотрудничество нескольких агентов ИИ для выполнения сложных задач. Несмотря на их потенциал, эти системы часто работают хуже, чем одноагентные решения.…

  • Gemini 2.5 Pro: Революция в Искусственном Интеллекте

    Практические бизнес-решения Трансформация бизнес-процессов Компании могут использовать AI-модели, такие как Gemini 2.5 Pro, для повышения операционной эффективности. Вот несколько практических шагов: 1. Определите возможности автоматизации Изучите процессы, которые можно автоматизировать. Анализируйте взаимодействия с…