Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет программным агентам самостоятельно расширять свои возможности, создавая инструменты прямо в процессе работы над задачами.
В статье представлена система Live-SWE-agent, демонстрирующая возможность самоэволюции агентов для разработки программного обеспечения без дополнительного обучения.
Несмотря на стремительное развитие агентов для разработки программного обеспечения на основе больших языковых моделей, их эффективность часто ограничена заранее заданными возможностями и требует дорогостоящего обучения. В данной работе, представленной статьей ‘Live-SWE-agent: Can Software Engineering Agents Self-Evolve on the Fly?’, предлагается новый подход к созданию саморазвивающихся агентов, способных динамически расширять свой инструментарий непосредственно в процессе решения задач. Live-SWE-agent демонстрирует впечатляющую способность к самооптимизации, превосходя существующие open-source решения и приближаясь к показателям лучших проприетарных систем на популярных бенчмарках SWE-bench. Возможно ли создание полностью автономных систем разработки программного обеспечения, способных к непрерывному обучению и адаптации в реальном времени?
Пределы Статических Агентов в Сложных Задачах Кодирования
Традиционные программные агенты зачастую испытывают трудности при решении сложных задач кодирования, возникающих в реальных проектах. Эти системы, как правило, опираются на заранее заданный набор инструментов и алгоритмов, что ограничивает их способность адаптироваться к непредвиденным ситуациям и новым структурам кода. В отличие от человеческих программистов, способных к интуитивному пониманию и творческому подходу, агенты испытывают затруднения при столкновении с неоднозначностями, ошибками или нестандартными требованиями, что существенно снижает их эффективность в динамичной среде разработки программного обеспечения. Данное ограничение особенно заметно при работе с крупномасштабными и постоянно меняющимися кодовыми базами, где требуется гибкость и способность к быстрому обучению.
Традиционные программные агенты зачастую демонстрируют ограниченные возможности при работе со сложными задачами кодирования, поскольку их функциональность жестко привязана к заранее определенному набору инструментов. В ситуациях, когда возникают непредвиденные проблемы или требуется решение, выходящее за рамки заложенных алгоритмов, адаптивность таких агентов стремится к нулю. Они не способны самостоятельно осваивать новые подходы или эффективно применять альтернативные решения, что делает их неэффективными в динамичной среде разработки программного обеспечения, где постоянно появляются новые технологии и архитектурные решения. Это особенно заметно при работе с крупномасштабными проектами, где сложность и взаимосвязанность компонентов требуют гибкости и способности к самообучению, которыми статические агенты, как правило, не обладают.
Несмотря на полезность существующих эталонов, таких как SWE-bench Verified, в оценке возможностей автоматизированных систем для решения задач программирования, они не в полной мере отражают сложность и многогранность реальных корпоративных кодовых баз. Эти эталоны, как правило, фокусируются на изолированных задачах и упрощенных сценариях, что не позволяет адекватно оценить способность агентов справляться с проблемами, возникающими в больших, постоянно развивающихся проектах. Ключевым ограничением является отсутствие реалистичного моделирования зависимостей между различными частями кода, а также необходимость учета исторического контекста и архитектурных решений, принятых в процессе разработки. В результате, успешное прохождение тестов по SWE-bench Verified не всегда гарантирует эффективность агента в условиях реальной промышленной разработки, где важны не только правильность решения, но и его интеграция в существующую систему и соответствие принятым стандартам кодирования.
Live-SWE-agent: Основа для Саморазвивающегося Программного Интеллекта
Live-SWE-agent представляет собой новый подход к созданию агентов для разработки программного обеспечения, основанный на базовом фреймворке Mini-SWE-agent. Mini-SWE-agent обеспечивает первоначальный набор функциональных возможностей, включающий в себя базовые инструменты для анализа и модификации кода. Live-SWE-agent расширяет эту основу, предоставляя механизм для динамической генерации дополнительных инструментов и адаптации к специфическим задачам, что позволяет агенту самостоятельно развивать свои возможности и решать более сложные проблемы в процессе работы. Фактически, Mini-SWE-agent служит отправной точкой, а Live-SWE-agent реализует возможность самоэволюции и расширения функционала.
Ключевой особенностью Live-SWE-agent является возможность динамической генерации специализированных инструментов для решения возникающих задач. В отличие от традиционных агентов, полагающихся на заранее определенный набор инструментов, Live-SWE-agent способен создавать необходимые утилиты непосредственно в процессе работы. Этот механизм позволяет агенту адаптироваться к новым или непредсказуемым проблемам, расширяя свой функционал «на лету» и обеспечивая более гибкое и эффективное решение задач без необходимости предварительной разработки и интеграции новых инструментов.
В основе саморазвития агента Live-SWE-agent лежит большая языковая модель (LLM Backend), выполняющая роль логического ядра. Эта модель обеспечивает анализ задач, планирование действий и генерацию необходимого кода для создания и применения кастомных инструментов. LLM Backend обрабатывает входные данные, определяет оптимальную стратегию решения проблемы и выдает инструкции для выполнения, позволяя агенту адаптироваться к новым ситуациям и расширять свои возможности без предварительного программирования. Фактически, LLM выступает в роли «мозга» агента, обеспечивая его способность к рассуждениям и самообучению.
Интеллектуальное Создание Инструментов: Рефлексия и Разработка Запросов
Агент использует механизм рефлексии, который позволяет ему анализировать последовательность выполненных действий с целью оценки необходимости создания нового инструмента. Этот процесс включает в себя анализ предыдущих шагов и выявление ситуаций, в которых применение специализированного инструмента могло бы существенно ускорить дальнейшее выполнение задачи. Механизм рефлексии не является просто проверкой на наличие ошибок, а представляет собой проактивный анализ, направленный на оптимизацию процесса решения задач путем расширения функциональных возможностей агента. Оценка производится на основе текущего контекста и поставленной цели, что позволяет агенту динамически адаптировать свой инструментарий.
Процесс создания новых инструментов агентом осуществляется посредством тщательно разработанного Prompt Engineering. Это предполагает конструирование специальных запросов к большой языковой модели (LLM), направленных на генерацию эффективных инструментов, основываясь на анализе текущих потребностей и выявленных пробелов в существующем наборе. Запросы формулируются таким образом, чтобы LLM могла идентифицировать необходимые функциональные возможности, определить оптимальный формат инструмента (например, функция Python, команда оболочки или запрос к API) и сгенерировать соответствующий код или инструкцию. Точность и эффективность Prompt Engineering напрямую влияют на качество создаваемых инструментов и способность агента решать более сложные задачи.
Агент демонстрирует цикл самосовершенствования, в процессе которого постоянно уточняет набор используемых инструментов для решения задач возрастающей сложности. Данный процесс включает в себя анализ успешности применения существующих инструментов и выявление возможностей для создания новых, более эффективных. Уточнение набора инструментов происходит итеративно, основываясь на результатах предыдущих шагов и направлено на оптимизацию общей производительности агента в решении поставленных задач. Постоянное усовершенствование инструментария позволяет агенту адаптироваться к новым вызовам и повышать эффективность при работе с более сложными проблемами.
Оценка на SWE-Bench Pro: Преодоление Сложности Реальных Задач
Оценка Live-SWE-agent проводилась на базе SWE-Bench Pro — эталонного набора данных, включающего в себя задачи, характерные для реальных корпоративных проектов в области разработки программного обеспечения. Этот бенчмарк создан для проверки способности агентов решать сложные, многогранные проблемы, с которыми ежедневно сталкиваются инженеры-программисты в крупных компаниях. SWE-Bench Pro отличается от упрощенных тестов тем, что требует не только написания кода, но и понимания архитектуры системы, отладки, рефакторинга и интеграции с существующей кодовой базой, что делает его надежным инструментом для оценки практической применимости интеллектуальных агентов в индустрии разработки.
Агент продемонстрировал значительную способность к созданию специализированных инструментов, непосредственно поддерживающих решение задач, достигнув 75,4% успешности на наборе SWE-bench Verified и 45,8% на более сложном SWE-Bench Pro. Этот результат указывает на то, что система способна не просто идентифицировать проблемы в коде, но и автоматически генерировать инструменты, облегчающие процесс их исправления. Способность к созданию таких инструментов позволяет агенту эффективно решать широкий спектр задач, характерных для реальных корпоративных проектов, и значительно повышает его производительность в контексте разработки программного обеспечения. Такой подход к решению проблем отличает данную систему от традиционных методов и открывает новые перспективы в области автоматизации разработки.
Результаты тестирования демонстрируют, что разработанный агент не только превосходит существующие решения с открытым исходным кодом, но и приближается по эффективности к коммерческим системам для автоматизации разработки программного обеспечения. Особенностью является способность агента к самообучению и адаптации в процессе выполнения задач, что позволяет ему динамически совершенствовать свои навыки и подходы. В частности, на подмножестве SWE-bench Verified-60 агент показал на 22.1% более высокий результат, достигнув 65.0% успешных решений по сравнению с 53.3% у DGM, что свидетельствует о значительном прогрессе в области автоматизации сложных инженерных задач и открывает перспективы для создания интеллектуальных систем поддержки разработчиков.
Исследование демонстрирует стремление к упрощению сложных задач посредством создания специализированных инструментов в процессе выполнения. Live-SWE-agent, создавая собственные инструменты для решения проблем, подтверждает идею о том, что истинная ясность достигается не в сложности, а в умении выделить главное и адаптироваться. Блез Паскаль заметил: «Все великие истины просты». Данная работа, фокусируясь на самоэволюции агента и создании инструментов “на лету”, наглядно иллюстрирует, как отказ от излишней сложности и стремление к адаптивности приводят к повышению эффективности решения задач в области разработки программного обеспечения.
Что дальше?
Представленная работа демонстрирует любопытную, хотя и не удивительную, способность агента к самоорганизации. Создание инструментов “на лету” — не столько прорыв, сколько неизбежное следствие стремления любой сложной системы к минимизации энтропии. Однако, за элегантностью решения скрывается фундаментальный вопрос: насколько действительно эти инструменты являются адаптацией, а не просто усложнением? Не превращается ли эволюция в бесконечный рост, лишенный реальной оптимизации?
Истинным вызовом является не создание все большего числа инструментов, а развитие способности агента к их отбрасыванию. Архитектура, лишенная способности к самоочищению, обречена на перегрузку. Необходимо исследовать механизмы, позволяющие агенту оценивать полезность созданных инструментов, отбрасывать избыточные и, возможно, даже предсказывать необходимость в новых. Пока что, похоже, мы наблюдаем лишь автоматизированный сбор хлама.
Будущие исследования должны сместить фокус с генерации кода на его деструкцию. Необходимо разработать метрики, оценивающие “чистоту” архитектуры агента, и алгоритмы, стимулирующие его к упрощению. В конечном счете, совершенство не в количестве возможностей, а в минимальном количестве необходимых для достижения цели. Иначе говоря, красота — это компрессия без потерь, а не бесконечная библиотека.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.13646.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Скрытые закономерности: как сложность влияет на квантовый алгоритм
- Квантовая связь на больших расстояниях: новый гибридный подход
- Квантовое обучение: новый взгляд на фазовые переходы
- Маленький шаг в скрытом пространстве — огромный скачок для изображения
2025-11-19 00:06