Phase 14: Agent Engineering

Ajan kod yazmadan önce görevi çerçeve et

Type: Learn + Build

Languages: Python (stdlib)

Prerequisites: Phase 14 lessons 31 and 36

Time: ~60 minutes

Öğrenme Hedefleri

• Düzenleme yapmadan önce bir istekyi sınırlı bir görev çerçevesine çevirin.
• Depolama gerçeklerini varsayımlardan ve açık sorulardan ayır.
• İzin verilen yolları, yasak yolları ve kabul kanıtı tanımlayın.
• İş başlamak için keşif ne zaman yeterli karar verin.

Pahalı Başarısızlık

Duplikat e-posta koruma eklemek özel görünüyor. Bu değil. Eşsizlik API, alan hizmetine veya veritabanına ait mi? karşılaştırma durumlara duyarlı mı? Hangi hata şekli zaten kamuoyuna açık mı? Göçmenlik izin veriliyor mu? Hangi test davranışı kanıtlıyor?

Bu tehlikeli bir durumdur çünkü uygulama temiz, test edilebilir ve hala sistemle uyumsuz olabilir.

Bu nedenle kodlama ajanı çalışmasının ilk birimi bir düzenleme değil, deposu kanıtları tarafından desteklenen bir görev çerçevesi.

Görev Çerçeve

Bir kullanışlı çerçeve altı alanı vardır:

Gerçekler onaylara ihtiyaç duyar. API, 409'u kopyalar için kullanır. mevcut test veya işlemeciyi gösterebilene kadar gerçek değildir. Dosya yolu ve satırı yeterlidir. Davranış önemli olduğunda komut sonucu daha iyidir.

flowchart LR
  R[Request] --> I[Inspect repository]
  I --> F[Facts with evidence]
  F --> B[Bounded task frame]
  B --> D{Unknown blocks design?}
  D -->|Yes| Q[Ask or investigate]
  D -->|No| P[Plan the change]

Tanışmak Zorlukları Aramak

Tüm deposu okumayın. Değişimi kısıtlayan yüzeyleri arayın:

1. Şu anki davranış ve çağrıcısı.
2. - En yakın test.
3. Kamu sözleşmesi veya serileşmiş şekli.
4. Yolu yönlendiren proje talimatları.
5. Yapım ve doğrulama komutları.
6. Yerel düzenleri ortaya çıkaran benzer tamamlanmış değişiklikler.

Planlanan her kararın ya kanıtlarla desteklendiği, açıkça delegasyon edildiği ya da bilinmeyen olarak listelendiği zaman durun.

Bilinmeyenler Başarısızlık Değildir

Bilinmeyen bir boşluk kontrol edilir. Bir varsayım bu boşluğa kontrolsüz bir cevap.

Bilinmeyen her birini sınıflandır:

• Discoverable:deposu veya çalıştırma sistemi cevap verebilir.
• Decidable:Görev sözleşmesi, ajanın seçme yetkisini verir.
• Human:seçim ürün davranışını, maliyetini, riskini veya kamu uyumluluğunu değiştirir.
• Deferred:Seçim bu parçadan dışarıda ve hedefsizler arasında yer alıyor.

Ajan keşfedilebilir ve delegasyonlanmış bilinmeyenler üzerinden devam etmeli.

Uygulama Öncesinde Kabul

Parçadan önce kanıt yaz.

• odaklanmış birim veya entegrasyon test komutası;
• Adlı bir görüntüleme limanı ve beklenen durumlu bir tarayıcı yolculuğu;
• bir tel istek ve tam cevap sözleşmesi;
• Bir eşiğin değerini belirleyen bir performans ölçümü;
• ilgili olmayan dosyaların değiştirilmediğini doğrulayan bir kapsam kontrolü.

Tests pass bir kanıt planı değildir.

Yapın

Laboratuvar bir TaskFrame, sınırlarını ve kanıtlarını doğruluyor ve yazıyor outputs/task-frame.md- Evet .

Bu ders dizininden çalıştır:

bashCopypython3 code/main.py
python3 -m unittest discover code/tests -v

Örnekyi dört şekilde kırın: hedefi kaldırın, bir gerçek kaydını çıkarın, izin verilen ve yasaklanan bir yolu örtüşün ve kabul komutunu kaldırın.

Gerçek Bir Depoda Kullanın

Bir ajanı düzenlemesini istemekten önce:

1. Hedefi bir davranış olarak yaz, dosya değişikliği değil.
2. İki ya da üç gerçek, tam kanıtla yaz.
3. En küçük izin verilen yol setiyi isimlendirin.
4. Negatif alanı açıkça isimlendirin.
5. Görevin sonunu belirten komut ya da gözlem yaz.
6. Henüz kazanmadığın kararları listele.

Çerçeve bir ekrana sığmalıdır. Eğer yapılmazsa, görev bağımsız olarak doğrulanabilir birden fazla değişiklik içerebilir.

Egzersizler

1. Çözümü önermeden deposu birinden gerçek bir hata çerçeve.
2. Çerçeve içinde bir iddia bul ki aslında bir varsayımdır ve onu kanıtlarla değiştir.
3. Cevabı açık sözleşmeyi değiştirecek bir bilinmeyen insan ekleyin.
4. En küçük güvenli setiye geniş yol açın.
5. Kabul kanıtına bir kapsam risit ekleyin.

Daha Fazla Okumak

• Nuseibeh and Easterbrook, Requirements Engineering: A Roadmap, uygulamayı gerçek dünya hedeflerine ve gelişmekte olan kısıtlamalara bağlamak için.
• Yang et al., SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering, bir kodlama ajanının çevresindeki arayüzün etkinliğini değiştirdiğini kanıtlamak için.

Neyi Saklarsın

• Tutun .outputs/task-frame.md. Bir sonraki dersin girişidir, çerçeve kanıtlara dayalı bir yürütme planı haline gelir.

This free lesson is part of the AI Engineering from Scratch curriculum. Read the full explanation, run the lesson code, and verify the result in the interactive reader or from the repository source.

Browse the complete course catalog or open this lesson on GitHub.