Автор: Денис Аветисян
Исследование показывает, как AI-агенты справляются с задачей улучшения качества кода и где их возможности ограничены.
Представлен первый масштабный эмпирический анализ рефакторинга кода, выполняемого AI-агентами, демонстрирующий их эффективность в локальных улучшениях и ограничения в архитектурной реструктуризации.
Несмотря на растущую популярность инструментов на базе искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения, эмпирическая оценка их влияния на качество кода остается недостаточной. В работе ‘Agentic Refactoring: An Empirical Study of AI Coding Agents’ представлен крупномасштабный анализ рефакторинга, выполняемого AI-агентами, на основе данных из реальных open-source Java-проектов. Исследование показало, что агенты успешно справляются с локальными улучшениями, ориентированными на поддержание читаемости и упрощение кода, но пока ограничены в способности выполнять масштабные реструктуризации, направленные на устранение проблем архитектурного уровня. Каковы перспективы развития AI-агентов для проведения более глубокого и комплексного рефакторинга, способствующего повышению устойчивости и масштабируемости программного обеспечения?
Эволюция Качества Кода: Преодолевая Энтропию
Поддержание качества программного обеспечения становится всё более сложной задачей в связи с растущими кодовыми базами и ускоряющимися циклами выпуска. Традиционные методы, такие как проверка кода и рефакторинг, часто оказываются недостаточными для эффективного решения проблемы технического долга. Необходимость автоматизированных решений для проактивного улучшения здоровья кода становится критической. Эти решения должны выявлять и устранять потенциальные проблемы на ранних стадиях. Разработка эффективных инструментов требует глубокого понимания принципов проектирования и анализа кода – ведь реальность, по сути, это открытый исходный код, который мы пытаемся декомпилировать.
Агентный Рефакторинг: ИИ, Эволюционирующий Код
Агентный рефакторинг использует интеллектуальные агенты для автоматического выявления и применения изменений кода, выходящих за рамки статического анализа. Этот подход не только находит проблемы, но и предлагает осмысленные улучшения на основе понимания семантики кода. В основе лежат большие языковые модели (LLM), анализирующие код и генерирующие предложения по улучшению, автоматизируя трудоемкий процесс рефакторинга. Эмпирический анализ показывает, что 26.1% коммитов, выполненных агентами, направлены на рефакторинг, демонстрируя практическую применимость подхода и его потенциал для снижения технического долга и ускорения разработки.
Инструменты и Методы Агентного Улучшения Кода
Для обнаружения проблем в дизайне кода и выявления возможностей для рефакторинга широко используются инструменты, такие как DesigniteJava и RefactoringMiner. Они автоматизируют анализ кода, позволяя быстро идентифицировать участки, требующие улучшения. Агентный рефакторинг предполагает использование как низкоуровневого (переименование переменных и методов), так и высокоуровневого (изменение структуры классов и модулей) рефакторинга для комплексного решения проблем качества кода. Кроме того, он способен выявлять и использовать неявные возможности рефакторинга, возникающие как побочный эффект других модификаций кода.
Валидация и Перспективы: Самосовершенствующийся Код
Набор данных AIDevDataset – ценный ресурс для изучения и оценки методов разработки программного обеспечения с использованием агентов. AgenticCoding, как более широкая основа, поддерживает AgenticRefactoring и позволяет создавать комплексные автоматизированные рабочие процессы. Анализ показывает, что основными мотивами рефакторинга с помощью агентов являются поддерживаемость (52.5%) и читаемость (28.1%). Рефакторинг с использованием агентов приводит к медианному сокращению количества строк кода на -15.25 и снижению сложности МакКаба на -2.07, демонстрируя его влияние на качество кода. Эта технология обладает потенциалом революционизировать разработку, смещая акцент с ручных обзоров на непрерывное улучшение, управляемое ИИ. В конечном итоге, система, стремящаяся к самосовершенствованию, подобна вирусу, взламывающему границы возможного.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что агенты искусственного интеллекта преуспевают в локальной очистке кода и повышении его поддерживаемости. Однако, когда дело доходит до комплексной архитектурной реструктуризации, направленной на устранение более глубоких недостатков проектирования, их возможности пока ограничены. Это напоминает о словах Г.Х. Харди: «Математика — это не набор готовых ответов, а процесс поиска». Подобно тому, как математик ищет элегантное решение, агент ИИ должен не просто исправить код, но и понять его структуру, чтобы предложить оптимальное преобразование. Каждый «патч» – это признание несовершенства существующей системы, и агенты ИИ, совершенствуясь, приближаются к поиску более гармоничных решений.
Что дальше?
Представленное исследование, тщательно задокументировав возможности агентов искусственного интеллекта в области рефакторинга кода, обнажило закономерную картину. Автоматизация локальных улучшений, очистки и поддержания читаемости – это лишь первая, наиболее тривиальная ступень. Попытки же заставить машину переосмыслить архитектуру, увидеть глубинные недостатки дизайна и провести масштабную реструктуризацию – пока что терпят неудачу. В этом нет ничего удивительного – ведь именно в сложном, неопределенном, требующем интуиции кроется истинная сложность задачи.
Очевидно, что дальнейший прогресс требует не просто увеличения вычислительных мощностей или объема обучающих данных. Необходимо переосмысление самой концепции «понимания» кода машиной. Недостаточно научить агента заменять фрагменты текста – требуется создать систему, способную оценивать компромиссы между различными архитектурными решениями, предвидеть последствия изменений и, возможно, даже задавать вопросы о смысле и назначении программного продукта. Иначе мы рискуем получить лишь автоматизированного оптимизатора, лишенного способности к настоящему творчеству.
В конечном счете, исследование указывает на необходимость сосредоточиться на разработке агентов, способных к более глубокому анализу и абстракции. Задача не в том, чтобы заменить программиста, а в том, чтобы предоставить ему инструменты, позволяющие взглянуть на код под другим углом, выявить скрытые проблемы и принимать более обоснованные решения. Истина, как всегда, заключается не в автоматизации, а в расширении человеческих возможностей.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04824.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
2025-11-10 20:39