Искусственный интеллект на страже производительности: анализ изменений в коде

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, как системы искусственного интеллекта, самостоятельно вносящие изменения в код, влияют на оптимизацию программного обеспечения.

Процент ревью кода, созданных различными AI-агентами, варьируется в зависимости от категории проекта, что указывает на различную эффективность инструментов в решении разных задач.

Анализ pull requests, сгенерированных AI-агентами, показывает, что изменения, направленные на повышение производительности, чаще отклоняются и фокусируются на добавлении новых функций, а не на оптимизации всего жизненного цикла разработки.

Несмотря на растущее влияние ИИ-агентов на разработку программного обеспечения, остается неясным, как они решают вопросы оптимизации производительности на практике. В работе ‘How Do Agentic AI Systems Address Performance Optimizations? A BERTopic-Based Analysis of Pull Requests’ представлено эмпирическое исследование pull request-ов, сгенерированных ИИ-агентами, которое выявило 52 темы, связанные с оптимизацией производительности. Полученные результаты показывают, что изменения, вносимые агентами для повышения производительности, чаще отклоняются, чем обычные pull request-ы, и в основном сосредоточены на этапе разработки, а не на поддержке и сопровождении. Какие стратегии могут быть разработаны для улучшения качества и повышения вероятности принятия изменений, предлагаемых ИИ-агентами в контексте оптимизации производительности программного обеспечения?

Узкое Место Современной Разработки Программного Обеспечения

Традиционный процесс разработки программного обеспечения часто опирается на ручной просмотр кода и интеграцию через Pull Request’ы, что, несмотря на кажущуюся надежность, неизбежно приводит к задержкам и непоследовательности. Этот подход, требующий значительных временных затрат на анализ каждой строки кода человеком, становится особенно проблематичным при увеличении размера команды разработчиков. Поскольку каждый Pull Request нуждается в тщательной проверке, узкое место в процессе возникает из-за ограниченности человеческих ресурсов и возможности субъективных оценок. В результате, даже небольшие изменения могут задерживаться на несколько дней, а ошибки, пропущенные в процессе ручной проверки, могут дорого обойтись в дальнейшем. Вместо быстрого и эффективного внесения изменений, команда сталкивается с растущим списком ожидающих рассмотрения запросов, что негативно сказывается на общей производительности и скорости вывода продукта на рынок.

Увеличение численности команды разработчиков, хотя и кажется логичным решением для ускорения процесса, зачастую приводит к усугублению проблем, связанных с интеграцией и проверкой кода. По мере роста команды возрастает сложность координации усилий, что приводит к увеличению числа конфликтов при слиянии изменений и необходимости более тщательного ручного контроля. Это создает узкое место в процессе разработки, задерживая выпуск качественного и производительного программного обеспечения. Возникающие задержки напрямую влияют на скорость внедрения новых функций и исправления ошибок, снижая конкурентоспособность продукта на рынке. Эффективное решение данной проблемы требует внедрения автоматизированных инструментов и процессов, способных облегчить координацию и контроль качества при увеличении масштаба разработки.

В условиях современной конкуренции на рынке программного обеспечения, автоматизация выявления и устранения узких мест в производительности становится не просто желательной, но и необходимой. Ручные методы анализа и оптимизации кода, хотя и остаются важными, уже не способны эффективно справляться с возрастающей сложностью проектов и скоростью изменений. Автоматизированные инструменты, способные оперативно обнаруживать проблемные участки кода, анализировать влияние различных факторов на производительность и предлагать решения для оптимизации, позволяют значительно сократить время выхода продукта на рынок и повысить его качество. Компании, инвестирующие в подобные технологии, получают конкурентное преимущество за счет более быстрой поставки инновационных решений и повышения удовлетворенности пользователей, что в конечном итоге ведет к увеличению прибыли и укреплению позиций на рынке.

Автоматизация на Основе LLM для Повышения Производительности

Автоматизация задач выявления регрессий производительности и предложения оптимизаций становится возможной благодаря применению LLM-ориентированной разработки программного обеспечения. Использование больших языковых моделей (LLM) позволяет анализировать код и данные о производительности для обнаружения участков, вызывающих снижение эффективности. LLM могут идентифицировать потенциальные узкие места, такие как неоптимальные алгоритмы или неэффективное использование ресурсов, и предлагать конкретные изменения кода для улучшения производительности. Этот подход включает в себя как статический анализ кода, так и динамический анализ поведения системы во время работы, позволяя выявлять проблемы, которые могут быть не очевидны при традиционном ручном тестировании и профилировании.

Агенты на базе больших языковых моделей (LLM) способны автономно внедрять улучшения функциональности и исправления ошибок в коде, представляя изменения в виде Pull Requests. Этот процесс включает в себя анализ текущего состояния кодовой базы, выявление потенциальных проблем или возможностей для оптимизации, автоматическое создание необходимых изменений в коде и, наконец, формирование Pull Request для последующего рассмотрения и слияния с основной веткой разработки. Автоматизация позволяет значительно сократить время на рутинные задачи и повысить скорость разработки, освобождая ресурсы разработчиков для более сложных и творческих задач. Функциональность агентов включает в себя не только внесение изменений, но и автоматическое тестирование внесенных изменений для обеспечения их корректности и предотвращения регрессий.

Возможности обучения без учителя (Zero-Shot Learning) в моделях, таких как GPT-OSS-20B, позволяют классифицировать Pull Requests, связанные с производительностью, без необходимости предварительной подготовки специализированных обучающих данных. Это достигается за счет способности модели обобщать знания, полученные в процессе обучения на больших объемах текстовых данных, и применять их к новым, ранее не встречавшимся задачам. В контексте анализа Pull Requests, модель может идентифицировать изменения, направленные на оптимизацию кода или улучшение скорости работы, основываясь исключительно на описании изменений и коде, без необходимости в размеченных примерах Performance-Related PR. Данный подход существенно сокращает время на настройку и развертывание системы автоматизированного анализа, поскольку исключает трудоемкий процесс сбора и разметки обучающих данных.

Выявление Паттернов в Изменениях, Связанных с Производительностью

Применение методов тематического моделирования, таких как BERTopic, к содержимому Pull Request’ов, связанных с повышением производительности, позволяет выявить скрытые темы и закономерности в изменениях кода. Этот подход предполагает анализ текстовых описаний PR для автоматической классификации изменений по их направленности. Автоматическое выявление тематик способствует более глубокому пониманию характера вносимых изменений и позволяет агрегировать PR по функциональным областям, например, оптимизации конкретных алгоритмов или структур данных. Результаты анализа позволяют систематизировать информацию о внесенных улучшениях производительности и облегчают процесс их оценки и последующего использования.

В основе анализа изменений в pull request (PR) лежит конвейер BERTopic, использующий несколько ключевых компонентов. Для преобразования текстовых описаний PR в числовые представления применяется модель Qwen3-Embedding-8B, генерирующая векторные вложения. Далее, для снижения размерности этих векторов и повышения эффективности кластеризации, используется алгоритм UMAP. Полученные данные затем передаются в HDBSCAN, алгоритм плотностной кластеризации, который группирует PR по схожим тематикам. Комбинация этих технологий позволяет автоматически выявлять паттерны и темы в изменениях, представленных в описаниях PR.

Анализ изменений, вносимых в кодовую базу, позволяет классифицировать Pull Requests (PR) по их направленности, например, выявлять PR, касающиеся конкретных алгоритмов или структур данных. В ходе анализа, с использованием UMAP (n_components=20, n_neighbors=3) и HDBSCAN, были достигнуты следующие метрики качества: Topic Coherence Score составил 0.47, а Silhouette Score — 0.57. Данные показатели подтверждают эффективность применяемого подхода к категоризации изменений и позволяют автоматизировать процесс выявления тематических групп PR.

Анализ изменений кода, связанных с повышением производительности, выявил десять основных категорий оптимизаций.

Подтверждение Надежности Автоматизации

Оценка согласованности тематической классификации, выполненной моделью BERTopic, осуществлялась с помощью коэффициента Коэна Каппа, что позволило подтвердить надежность процесса категоризации. Полученные высокие значения — 0.92 для Коэна Каппа и 0.97 для Gwet’s AC1 — свидетельствуют о высокой степени согласованности между различными оценщиками и, следовательно, о стабильности и воспроизводимости результатов автоматической классификации. Такой уровень межэкспертного согласия подтверждает, что предложенный подход к тематическому моделированию позволяет формировать последовательные и объективные категории, что является критически важным для дальнейшего анализа и интерпретации данных.

Автоматизированная категоризация, в сочетании с показателями, такими как процент одобрения (Acceptance Rate) и время слияния (Merge Time), предоставляет ценные сведения об эффективности рабочего процесса, управляемого искусственным интеллектом. Анализ этих метрик позволяет оценить, насколько быстро и успешно изменения, предложенные ИИ, интегрируются в основную кодовую базу. Высокий процент одобрения и минимальное время слияния указывают на эффективную работу ИИ и плавную интеграцию его предложений, в то время как низкие показатели могут сигнализировать о необходимости доработки алгоритмов или улучшения процесса проверки. Такое сочетание автоматизированной категоризации и количественных показателей открывает возможности для оптимизации рабочих процессов и повышения производительности разработки.

Исследование, охватившее 1221 запрос на внесение изменений, сгенерированных ИИ, продемонстрировало повышенный процент отклонений — 36,5% по сравнению с 22,7% для запросов, созданных человеком. Данный разрыв указывает на определенные трудности, с которыми сталкиваются агенты ИИ при оптимизации производительности программного обеспечения. Более высокая частота отклонений свидетельствует о том, что предложенные ИИ изменения часто требуют дополнительной проверки или корректировки со стороны разработчиков, что подчеркивает необходимость дальнейшего совершенствования алгоритмов ИИ в области оптимизации кода и обеспечения соответствия предложенных решений высоким стандартам качества и эффективности.

Временные затраты на слияние (в часах, по логарифмической шкале) существенно различаются в зависимости от категории.

Будущее Автоматизированной Оптимизации Производительности

Интеграция автоматизированного конвейера тематического моделирования с агентным ИИ открывает возможности для проактивного выявления узких мест в производительности и автоматизированной реализации решений. Система способна не только анализировать код на предмет потенциальных проблем, но и самостоятельно предлагать и внедрять оптимизации, будь то рефакторинг, изменение алгоритмов или настройка параметров. Такой подход позволяет перейти от реактивного исправления ошибок к превентивному улучшению производительности, значительно сокращая время на отладку и повышая качество программного обеспечения. В результате, разработчики получают инструмент, способный самостоятельно поддерживать и оптимизировать производительность приложений, освобождая ресурсы для решения более сложных задач и ускоряя процесс разработки.

Система, непрерывно анализируя пул запросов на изменения кода, связанных с производительностью, способна к самообучению и повышению своей эффективности со временем. По мере поступления новых данных о рефакторинге и оптимизациях, алгоритмы машинного обучения уточняют критерии оценки влияния изменений на общую производительность системы. Такой подход позволяет не только выявлять узкие места в коде, но и прогнозировать потенциальные проблемы, возникающие после внесения изменений. В результате, система постепенно адаптируется к специфике конкретного проекта, минимизируя количество ложных срабатываний и повышая точность рекомендаций по оптимизации, что способствует созданию более надежного и быстродействующего программного обеспечения.

Анализ результатов классификации на основе больших языковых моделей выявил уровень ложных срабатываний в 7.5% после ручной проверки двухсот запросов на изменения кода. Этот показатель подчеркивает необходимость дальнейшей оптимизации алгоритмов искусственного интеллекта для повышения точности выявления узких мест в производительности. Несмотря на это, предложенный подход обладает значительным потенциалом для трансформации процесса разработки программного обеспечения, позволяя командам создавать более качественный и производительный код с большей скоростью и эффективностью, даже при выполнении сложных задач, таких как рефакторинг.

Исследование показывает, что агенты, основанные на больших языковых моделях, способны генерировать запросы на изменения кода, направленные на оптимизацию производительности. Однако, эти изменения часто отклоняются, что указывает на необходимость более глубокого понимания принципов разработки программного обеспечения. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой код подобен раку: если его не вырезать сразу, он распространится и убьет проект». Этот принцип особенно актуален в контексте автоматизированных изменений, где поверхностные улучшения могут маскировать более серьезные проблемы, требующие тщательного анализа и переработки в рамках всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Важно помнить, что оптимизация производительности — это не просто добавление новых функций, а комплексный процесс, требующий внимания к деталям и глубокого понимания архитектуры системы.

Куда Далее?

Анализ предложений по оптимизации, созданных агентами на основе больших языковых моделей, выявил закономерность: агенты способны решать широкий спектр задач, однако их решения чаще подвергаются отклонению. Это не свидетельствует о некомпетентности, скорее, о наивности. Агент видит проблему и предлагает решение, не учитывая контекст более широкого жизненного цикла разработки программного обеспечения.

Предстоит понять, как научить агентов не просто «исправлять» код, а проектировать системы, оценивать компромиссы между производительностью и другими качествами, и, что важнее, признавать границы собственной компетенции. Иллюзия всемогущества — опасный путь. Следующим этапом представляется изучение не только самих изменений, но и процесса их интеграции, причин отклонений, и роли человека в принятии окончательных решений.

Поиск совершенства в автоматизированной оптимизации — занятие тщетное. Необходимо сосредоточиться на ясности, на создании инструментов, которые не заменяют разработчика, а расширяют его возможности. Истина не в количестве автоматизированных исправлений, а в качестве поставленных задач и осознании пределов автоматизации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24630.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-02 01:09

🚀 Квантовые новости