Код из коробки: Где большие языковые модели терпят неудачу в бэкенд-разработке

Автор: Денис Аветисян

Новый бенчмарк ABC-Bench показывает, что современные модели искусственного интеллекта испытывают трудности с полным циклом разработки серверной части приложений, несмотря на успехи в решении отдельных задач по кодированию.

ABC-Bench: Комплексная оценка возможностей ИИ-агентов в задачах бэкенд-разработки, включая настройку окружения и развертывание.

Несмотря на успехи больших языковых моделей в генерации кода, их способность решать комплексные задачи бэкенд-разработки, требующие настройки окружения и развертывания сервисов, остается недостаточно изученной. В данной работе, представленной в статье ‘ABC-Bench: Benchmarking Agentic Backend Coding in Real-World Development’, предлагается новый бенчмарк ABC-Bench, предназначенный для оценки автономных агентов в реалистичном сценарии бэкенд-разработки. Полученные результаты демонстрируют, что даже самые современные модели испытывают трудности с выполнением задач полного цикла разработки, включая настройку окружения и развертывание контейнеризованных сервисов. Сможем ли мы создать агентов, способных эффективно решать сложные инженерные задачи в реальном мире, или существующие ограничения моделей потребуют новых подходов к разработке и обучению?

Вызовы масштабируемой разработки серверной части

Традиционная разработка серверной части приложений сталкивается с постоянно растущей сложностью, что существенно замедляет циклы итераций и развертывания. С увеличением масштаба проектов и разнообразием используемых технологий, архитектура бэкенда становится все более запутанной, требуя от разработчиков значительных усилий для понимания и модификации кода. Это приводит к увеличению времени, необходимого для внесения даже незначительных изменений, а также повышает риск возникновения ошибок и уязвимостей. В результате, компании испытывают трудности с оперативным реагированием на меняющиеся потребности рынка и поддержанием конкурентоспособности, поскольку скорость вывода новых функций и исправлений на рынок напрямую зависит от эффективности бэкенд-разработки.

Существующие подходы к разработке серверной части приложений сталкиваются с трудностями на протяжении всего жизненного цикла — от анализа структуры репозитория кода до функциональной проверки готового продукта. Необходимость ручного анализа и верификации каждого этапа значительно замедляет процесс разработки и увеличивает вероятность ошибок. Автоматизация этих процессов, как правило, оказывается сложной задачей из-за разнообразия используемых технологий и архитектур. В результате, команды разработчиков вынуждены тратить значительные ресурсы на рутинные операции, что препятствует быстрому внедрению инноваций и адаптации к меняющимся требованиям рынка. Использование инструментов, способных автоматизировать понимание кода и проверку функциональности, представляется критически важным для повышения эффективности и скорости разработки современных серверных приложений.

Автоматизированная генерация задач с помощью ABC-Pipeline

ABC-Pipeline автоматизирует процесс преобразования репозиториев открытого исходного кода в структурированные, полножизненные задачи. Данный процесс включает в себя автоматический анализ кода, декомпозицию сложных проектов на отдельные, тестируемые компоненты и формирование четко определенных целей для каждого компонента. Автоматизация охватывает все этапы — от извлечения исходного кода и определения зависимостей до создания тестовых случаев и критериев оценки. Это позволяет систематически генерировать задачи, пригодные для оценки производительности агентов, занимающихся автоматическим кодированием, и служит основой для создания ABC-Bench.

Процесс генерации задач, лежащий в основе ABC-Pipeline, обеспечивает систематическое тестирование и оценку кодирования на базе агентов для серверной части приложений. Этот процесс включает в себя автоматическое преобразование репозиториев с открытым исходным кодом в комплексные задачи, охватывающие полный жизненный цикл разработки. Результатом данной автоматизации является ABC-Bench — стандартизированный набор задач, предназначенный для объективной оценки производительности различных моделей, включая новейшие разработки в области искусственного интеллекта. Использование ABC-Bench позволяет проводить сравнительный анализ и выявлять наиболее эффективные подходы к автоматизированному кодированию.

Разработанная платформа ABC-Bench представляет собой стандартизированный комплекс для оценки производительности моделей при решении задач полного жизненного цикла. В ходе тестирования на этой платформе, модель Claude Sonnet 4.5 показала результат в 63.2% успешных прохождений ( $pass@1$ ) при выполнении задач, требующих последовательного решения от начальной постановки до финальной реализации. Этот показатель отражает способность модели самостоятельно выполнять комплексные задачи, начиная с понимания требований и заканчивая генерацией рабочего кода.

LLM-агенты для комплексных решений для бэкенда: Подтвержденная эффективность

Исследования показали эффективность LLM-агентов, способных к автономному исследованию репозиториев кода, развертыванию приложений и выполнению задач полного жизненного цикла. Эти агенты демонстрируют возможность самостоятельно выполнять комплексные операции, начиная от анализа структуры кода и зависимостей в репозитории, до автоматического развертывания приложения в целевой среде и последующего мониторинга его работы. Автоматизация полного цикла разработки позволяет существенно снизить затраты на ручное выполнение операций и ускорить процесс поставки программного обеспечения.

Агенты, основанные на больших языковых моделях (LLM), демонстрируют повышенную эффективность в выполнении сложных задач в реалистичных средах благодаря применению обучения с подкреплением на основе действий агента (Agentic SFT). Этот метод обучения позволяет модели не просто предсказывать следующий токен, но и планировать последовательность действий для достижения конкретной цели, что критически важно для задач, требующих многоэтапного решения. В отличие от традиционного обучения, Agentic SFT оптимизирует поведение агента в интерактивной среде, позволяя ему учиться на собственных ошибках и адаптироваться к различным сценариям. Это приводит к значительному улучшению показателей успешности выполнения задач, особенно в контексте автоматизации бэкенд-разработки и управления инфраструктурой.

Модель Claude Sonnet 4.5 демонстрирует эффективность в решении комплексных задач, достигающую 63.2% успеха в задачах полного жизненного цикла (pass@1). Особенно заметны результаты в задачах аналитики, где модель достигает 86.7% pass@1. Данные показатели подтверждают положительное влияние агентного дообучения (Agentic SFT) на способность модели успешно выполнять сложные операции в реалистичных условиях и демонстрируют значительное улучшение производительности по сравнению со стандартными подходами.

Реальные ошибки и надежность систем: Важность тщательного тестирования

В ходе анализа автоматизированных систем развертывания были выявлены критические типы ошибок, способные приводить к сбоям. Особое внимание уделено ошибкам, связанным с отсутствием пути к файлу или необходимой зависимости — “Path Missing” и “Dependency Missing” соответственно. Эти ошибки возникают, когда система не может найти требуемые ресурсы для корректной работы приложения, что может приводить к полной остановке процесса развертывания. Игнорирование подобных проблем приводит к нестабильности системы и требует немедленного вмешательства для восстановления работоспособности. Выявление и своевременное устранение таких ошибок является ключевым фактором обеспечения надежности и бесперебойной работы автоматизированных процессов.

Тщательное тестирование, включающее в себя проверку API, функциональное тестирование и сквозное тестирование, играет ключевую роль в выявлении и устранении потенциальных проблем. Проверка API позволяет удостовериться в корректности взаимодействия между различными компонентами системы, в то время как функциональное тестирование подтверждает соответствие каждого модуля заданным требованиям. Сквозное тестирование, в свою очередь, моделирует реальные сценарии использования, обеспечивая комплексную проверку работоспособности всей системы в целом. Применение этих методологий позволяет значительно повысить надежность и стабильность автоматизированных решений, минимизируя риски возникновения ошибок в процессе эксплуатации и обеспечивая бесперебойную работу критически важных компонентов.

Анализ продемонстрировал высокую корреляцию (r = 0.87) между количеством взаимодействий и производительностью системы. Это указывает на то, что отслеживание и оптимизация процессов, связанных с «агентными» взаимодействиями, имеют решающее значение для обеспечения надежности серверной части. Чем больше шагов требуется для выполнения задачи, тем выше вероятность возникновения ошибок или снижения эффективности. Поэтому, детальный мониторинг каждого этапа взаимодействия и внедрение методов для минимизации количества необходимых шагов представляются ключевыми факторами в построении стабильной и производительной системы. В конечном счете, оптимизация этих взаимодействий способствует не только повышению надежности, но и улучшению общей скорости и отзывчивости приложения.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность целостного подхода к разработке программного обеспечения. Авторы демонстрируют, что современные языковые модели, несмотря на успехи в изолированных задачах кодирования, испытывают трудности при реализации полного цикла backend-разработки, особенно на этапах настройки окружения и развертывания. Это подтверждает мысль о том, что система — живой организм, и изменение одной части неизбежно влечет за собой эффект домино. Как однажды заметил Винтон Серф: «Интернет — это система, которая развивается органически, и ее успех зависит от способности адаптироваться к изменениям». Данное наблюдение применимо и к разработке программного обеспечения, где понимание взаимосвязей между компонентами является ключевым фактором успеха.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует, что кажущийся успех больших языковых моделей в изолированных задачах кодирования обманчив. ABC-Bench высвечивает узкие места в полном жизненном цикле разработки бэкенда — особенно в настройке окружения и развертывании. Это не столько технологическая, сколько архитектурная проблема. Каждая новая зависимость, каждая автоматизированная конфигурация — это скрытая цена свободы, и система, не способная осознать эту цену, обречена на хрупкость.

Вместо бесконечной гонки за увеличением параметров моделей, необходимо переосмыслить саму парадигму разработки. Истинный прогресс заключается не в создании более сложных инструментов, а в упрощении системы в целом. Очевидно, что акцент должен сместиться с генерации кода как таковой на обеспечение его надежного и предсказуемого функционирования в реальных условиях.

Будущие исследования должны быть направлены на создание саморегулирующихся систем, способных к самодиагностике и адаптации. Недостаточно научить модель писать код; необходимо научить её понимать последствия этого кода, предвидеть потенциальные проблемы и находить элегантные решения. Структура определяет поведение, и только осознание этой фундаментальной истины позволит создать по-настоящему интеллектуальные системы разработки.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11077.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-20 08:29

🚀 Квантовые новости