Искусственный интеллект и зависимости: как AI-агенты используют библиотеки в коде

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование впервые анализирует, как системы искусственного интеллекта, генерирующие код, выбирают и применяют существующие библиотеки в своих pull requests.

Эмпирическое исследование показывает, что AI-агенты активно используют импортируемые библиотеки, редко добавляя новые зависимости и демонстрируя высокие стандарты управления версиями.

Несмотря на растущую производительность ИИ-агентов в разработке программного обеспечения, остается малоизвестным, как они используют внешние библиотеки — ключевой аспект современной разработки. В работе ‘A Study of Library Usage in Agent-Authored Pull Requests’ представлено первое эмпирическое исследование использования библиотек ИИ-агентами при создании pull requests, показывающее, что агенты часто импортируют существующие библиотеки, но редко добавляют новые зависимости, при этом демонстрируя хорошие практики управления версиями. Полученные результаты подчеркивают разнообразие используемых библиотек, отличаясь от ограниченных предпочтений, наблюдаемых в исследованиях с прямым использованием больших языковых моделей. Какие дальнейшие шаги необходимы для оптимизации взаимодействия ИИ-агентов с существующими программными экосистемами и повышения надежности генерируемого ими кода?

Пророчество Зависимостей: Эволюция Кода под Влиянием Искусственного Интеллекта

Искусственный интеллект, применяемый для генерации кода, демонстрирует стремительное развитие, обещая значительное повышение производительности разработчиков. Современные AI-агенты способны автоматизировать рутинные задачи, предлагать решения для сложных проблем и даже генерировать целые фрагменты кода, освобождая время специалистов для более креативной и стратегической работы. Этот прогресс обусловлен усовершенствованием алгоритмов машинного обучения и увеличением объемов данных, используемых для обучения моделей. В результате, AI-агенты становятся все более эффективными в понимании намерений разработчиков и создании качественного, работоспособного кода, что потенциально может привести к ускорению разработки программного обеспечения и снижению затрат.

Анализ современных систем генерации кода на основе искусственного интеллекта выявил значительную зависимость от существующих библиотек и модулей. Исследование показало, что почти в 29,5% случаев, каждое внесенное предложение об изменении кода (pull request) включает в себя импорт внешних библиотек. Этот факт подчеркивает, что современные AI-агенты редко создают код с нуля, а скорее адаптируют и комбинируют существующие решения, что значительно ускоряет процесс разработки и позволяет решать сложные задачи, опираясь на накопленный опыт сообщества программистов. Подобный подход, хотя и эффективен, требует внимательного отслеживания используемых зависимостей и потенциальных рисков, связанных с их безопасностью и совместимостью.

Проведенный масштабный анализ использования ИИ-агентов для генерации кода выявил тенденцию к постоянному расширению зависимостей в разрабатываемых проектах. Исследование показало, что в среднем каждый пул-реквест, созданный с помощью таких агентов, добавляет 1.3% новых зависимостей. Это указывает на то, что, стремясь к автоматизации и повышению производительности, ИИ-агенты не только используют существующие библиотеки, но и активно интегрируют новые, что требует внимательного отслеживания и управления для обеспечения стабильности и безопасности проектов. Подобный рост зависимостей может привести к усложнению кодовой базы, увеличению рисков конфликтов и необходимости регулярного обновления используемых компонентов, поэтому детальное изучение паттернов использования зависимостей ИИ-агентами является ключевым для оптимизации процесса разработки.

Взгляд из Кода: Анализ Поведения Агентов через Pull Request’ы

Набор данных AIDev предоставляет уникальную возможность наблюдения за изменениями в коде, созданными искусственным интеллектом, зафиксированными в Pull Request’ах. Этот подход позволяет анализировать поведение ИИ-агентов в контексте реальных проектов, отслеживая не только функциональные изменения, но и способы интеграции и использования внешних библиотек. Данные, полученные из Pull Request’ов, представляют собой ценный ресурс для изучения процессов разработки, автоматизированных ИИ, и тенденций в использовании программного обеспечения, предоставляя детальную информацию о конкретных изменениях, внесенных агентами в кодовую базу.

Анализ Pull Request-ов в наборе данных AIDev выявляет закономерности в способах интеграции AI-агентами внешних библиотек в проекты. Наблюдения показывают, что агенты не только используют существующие библиотеки — в наборе данных зафиксировано $3,988$ уникальных импортированных библиотек — но и активно добавляют новые зависимости, вводя $1,120$ уникальных библиотек, ранее не использовавшихся в проекте. Это свидетельствует о способности агентов к самостоятельному поиску и включению необходимых инструментов для решения поставленных задач, а также о потенциальном расширении функциональности проектов посредством автоматического добавления новых зависимостей.

Анализ изменений в файлах, представленных в Pull Request’ах датасета AIDev, осуществлялся посредством парсинга с использованием регулярных выражений. Этот метод позволил автоматически извлекать информацию о зависимостях, добавляемых или изменяемых в коде. Регулярные выражения были настроены для идентификации операторов импорта и объявлений зависимостей в различных языках программирования, присутствующих в датасете. Извлеченные данные позволили количественно оценить как использование существующих библиотек, так и добавление новых зависимостей в проекты, что является ключевым аспектом анализа поведения AI-агентов.

Анализ запросов на включение изменений (Pull Requests) в наборе данных AIDev показал, что агенты искусственного интеллекта не только используют существующие библиотеки в своих проектах (обнаружено 3,988 уникальных импортированных библиотек), но и активно вводят новые зависимости. В процессе анализа было выявлено 1,120 уникальных библиотек, которые были добавлены в проекты агентами как новые зависимости, что свидетельствует о способности агентов к расширению функциональности проектов путем интеграции внешнего кода и адаптации к новым требованиям.

Управление Зависимостями: Фундамент Стабильности и Безопасности

Файл манифеста зависимостей служит основой для определения внешних библиотек, от которых зависит проект. Он содержит перечень необходимых пакетов и их версий, что позволяет обеспечить воспроизводимость сборки и избежать конфликтов. Этот файл выступает в качестве четкой спецификации, позволяющей инструментам управления зависимостями, таким как Maven, Gradle или npm, автоматически разрешать и устанавливать требуемые библиотеки. Использование манифестов гарантирует, что проект всегда будет собираться с предсказуемыми версиями зависимостей, что критически важно для стабильности и надежности программного обеспечения.

Агенты искусственного интеллекта используют манифесты зависимостей при добавлении новых библиотек в проект. При этом, выбор ограничений версий (version constraints) является критически важным аспектом. Неправильно заданные или отсутствующие ограничения могут привести к несовместимости, уязвимостям безопасности или непредсказуемому поведению кода. Поэтому, при работе с зависимостями, агенты должны строго соблюдать правила версионирования и указывать допустимые диапазоны версий для каждой библиотеки, обеспечивая тем самым стабильность и надежность проекта.

Исследования показали, что использование LLM-промптов оказывает существенное влияние на безопасность зависимостей в проектах. В ходе экспериментов 75.0% новых добавленных зависимостей включали указание ограничений версий. Это свидетельствует о том, что четкие инструкции, задаваемые агенту посредством промптов, позволяют обеспечить более надежное управление зависимостями и повысить стабильность кода, поскольку разработчики могут контролировать используемые версии внешних библиотек.

Полученные результаты демонстрируют существенный прогресс в обеспечении безопасности и надежности зависимостей, вводимых AI-агентами. Исследования показали, что в текущих реализациях 75.0% вновь вводимых зависимостей содержат указания на ограничения версий, что значительно превосходит показатель в примерно 9%, зафиксированный в предыдущих исследованиях, использующих LLM. Это указывает на более надежный подход к управлению зависимостями и потенциальное снижение рисков, связанных с уязвимостями в сторонних библиотеках, а также повышение стабильности кодовой базы.

Эволюция Практик Разработки: Влияние Искусственного Интеллекта на Экосистему Кода

Наблюдаемые паттерны зависимостей в разработке с использованием искусственного интеллекта подчеркивают возрастающую значимость надежного управления ими. Исследования показывают, что AI-агенты активно используют внешние библиотеки, что требует от разработчиков особого внимания к процессу интеграции и поддержания этих зависимостей. Неконтролируемое разрастание внешних зависимостей может приводить к проблемам с безопасностью, стабильностью и воспроизводимостью проектов. В связи с этим, внедрение автоматизированных инструментов для анализа зависимостей, контроля версий и выявления уязвимостей становится критически важным для обеспечения качества и надежности программного обеспечения, создаваемого с применением AI. Эффективное управление зависимостями позволяет минимизировать риски, связанные с использованием стороннего кода, и гарантировать долгосрочную поддержку и развитие проектов.

Взаимодействие между агентами искусственного интеллекта и внешними библиотеками существенно отличается от традиционной разработки, осуществляемой человеком. Исследования показывают, что ИИ-агенты, в отличие от программистов, часто демонстрируют непредсказуемые паттерны использования зависимостей, выбирая библиотеки и функции на основе статистических вероятностей, а не глубокого понимания семантики кода. Это приводит к необходимости пересмотра существующих практик обеспечения качества программного обеспечения. Традиционные методы тестирования и проверки кода могут оказаться недостаточными для выявления проблем, возникающих из-за нетипичного использования зависимостей ИИ. В связи с этим, возрастает потребность в разработке новых инструментов и подходов, способных адаптироваться к особенностям AI-driven разработки и гарантировать надежность и безопасность программного обеспечения, созданного с участием интеллектуальных агентов.

В контексте интеграции искусственного интеллекта в разработку программного обеспечения, роль тестовых фреймворков становится критически важной для обеспечения надежности кода. В отличие от традиционных методов, где зависимости обычно хорошо изучены и протестированы, AI-агенты могут привносить внешние библиотеки и компоненты с непредсказуемым поведением. Это требует более тщательного и автоматизированного тестирования, включающего не только функциональные проверки, но и анализ безопасности и производительности. Использование продвинутых тестовых фреймворков позволяет выявлять и устранять потенциальные уязвимости и ошибки, возникающие из-за взаимодействия AI-компонентов с внешними зависимостями, гарантируя стабильность и предсказуемость программного обеспечения, разработанного с участием искусственного интеллекта. Повышенное внимание к автоматизированному тестированию становится необходимым условием для успешной интеграции AI в процессы разработки и поддержания качества кода.

Наблюдаемая тенденция к активному использованию внешних библиотек вместо стандартной библиотеки демонстрирует существенный сдвиг в парадигмах программирования. Исследования показывают, что при разработке с использованием искусственного интеллекта, системы часто обращаются к специализированным библиотекам для выполнения конкретных задач, таких как обработка данных или машинное обучение. Этот подход отличается от традиционного программирования, где приоритет отдавался использованию встроенных функций и возможностей языка. Вместо самостоятельной реализации функционала, разработчики все чаще полагаются на готовые решения, что позволяет ускорить процесс разработки и повысить эффективность, однако одновременно увеличивает зависимость от сторонних компонентов и требует повышенного внимания к вопросам безопасности и совместимости.

Исследование показывает, что агенты, генерирующие код, демонстрируют осторожный подход к зависимостям, предпочитая использовать существующие библиотеки вместо добавления новых. Это напоминает о важности эволюционного подхода к системам, где стабильность достигается не за счет жесткого контроля, а за счет адаптации к изменяющимся условиям. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой дизайн — это просто отсутствие идей». В данном контексте, отказ от добавления новых зависимостей можно интерпретировать не как недостаток возможностей, а как осознанный выбор в пользу проверенных решений, что соответствует философии создания систем, способных к долгосрочной эволюции и самоподдержке. Такой подход позволяет избежать разрастания сложности и повысить надежность системы.

Что дальше?

Наблюдаемое приверженство агентов к уже существующим библиотекам, нежели к добавлению новых зависимостей, намекает не на эффективность, но на неизбежность. Система не строится, она прорастает. Каждый импорт — это не решение, а временная передышка перед следующим компромиссом. Возникает вопрос: не являет ли эта умеренность признаком не зрелости, а скорее — осторожности, свойственной существу, осознающему хрупкость своего места в экосистеме?

Исследование выявило зрелость в вопросах версионирования, но это лишь маскирует более глубокую проблему. Каждый рефакторинг начинается как молитва о стабильности и заканчивается покаянием перед неизбежным усложнением. Не стоит обманываться внешней упорядоченностью — система взрослеет, и взросление всегда сопровождается болезненными изменениями.

Будущие работы должны отвернуться от поиска оптимальных алгоритмов и сосредоточиться на изучении условий, в которых эти агенты развиваются. Иначе говоря, необходимо исследовать не что они делают, а как они становятся теми, кто делает. Иначе, все эти ухищрения в управлении зависимостями окажутся лишь попыткой удержать воду решетом.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.11589.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-16 01:55

🚀 Квантовые новости