العثور على طرق جديدة لجعل العمل أسهل أمر رائع دائمًا. لدينا أدوات مختلفة مثل GPT-3 و ChatGPT التي يمكن استخدامها لمساعدة في توليد الرمز من وصف باللغة الإنجليزية العادية. ومع ذلك ، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي النموذجية هذه تميل إلى إنتاج رمز لا يعمل بشكل صحيح على الفور في كثير من الأحيان. قد يبدو الرمز المولد جيدًا في البداية ، ولكن عند تشغيله في برنامج برمجة ، قد تكون هناك أخطاء أو حالات حدودية أو حتى إشارات إلى واجهات برمجة التطبيقات غير موجودة غالبًا.

هذا يؤدي إلى دورة محبطة من اختبار الرمز ، والعثور على المشكلات ، وطلب من الذكاء الاصطناعي إصلاحها ، ثم تكرار العملية بأكملها. قد يلغي الوقت المستغرق في استكشاف الأخطاء الوقت الذي تم توفيره باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.

هنا يأتي Micro-Agent. Micro-Agent هو أداة مفتوحة المصدر جديدة تم إنشاؤها لمعالجة هذه المشكلة. إنها تهدف إلى توفير فوائد البرمجة المساعدة بالذكاء الاصطناعي مع الحد من مشاكل توليد الرمز غير الموثوق.

يركز Micro-Agent على المهام المحددة للذكاء الاصطناعي ويوفر تعليقات واضحة باستخدام اختبارات مختلفة. إنه يبدأ بوصف الوظيفة التي تريد أن ينشئها ، ثم ينشئ اختبارات وحدة مع المدخلات والمخرجات بناءً على وصفك. ثم يكتب الذكاء الاصطناعي الرمز بلغات مثل JavaScript أو TypeScript أو Python لاجتياز الاختبارات. إذا استمرت الاختبارات في الفشل ، فسيواصل Micro-Agent تحرير الرمز وإعادة تشغيل الاختبارات حتى يجتازها ويكمل المهمة.

Micro-Agent هي أداة مفتوحة المصدر جديدة تهدف إلى معالجة مشاكل توليد الرمز غير الموثوق بها بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي النموذجية. إنها تركز على توفير فوائد البرمجة المساعدة بالذكاء الاصطناعي مع الحد من مشاكل الرمز المعيب أو غير الوظيفي.

فيما يلي كيف يعمل Micro-Agent:

1. وصف الوظيفة: تزود Micro-Agent بوصف باللغة الطبيعية للوظيفة أو المهمة التي تريد أن ينشئها.

2. اختبارات مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي: ستقوم Micro-Agent بإنشاء اختبارات وحدة مع المدخلات والمخرجات بناءً على وصفك. تم تصميم هذه الاختبارات لضمان تلبية الرمز المولد للمتطلبات.

3. توليد الرمز: ثم سيقوم الذكاء الاصطناعي بكتابة الرمز ، بلغات مثل JavaScript أو TypeScript أو Python ، لاجتياز الاختبارات المولدة.

4. التكرار التلقائي: إذا استمرت الاختبارات في الفشل ، فسيقوم Micro-Agent تلقائيًا بتحرير وإعادة تشغيل الرمز حتى يجتاز جميع الاختبارات ويكمل المهمة. هذا يضمن أن الرمز المولد موثوق به ويلبي المتطلبات.

5. التعليقات والإكمال: بمجرد اجتياز الرمز لجميع الاختبارات ، سيوفر Micro-Agent الرمز المكتمل كناتج نهائي.

يساعد هذا العملية التكرارية في تحديد أخطاء البرمجة وتحسين الرمز تلقائيًا ، مما ينتج عنه رمز عالي الجودة جاهز للاستخدام دون تدخل يدوي إضافي.

أولاً وقبل كل شيء ، دعونا نناقش العامل المميز بين أدوات الذكاء الاصطناعي النموذجية و Micro-Agent. في حين أن أدوات مثل GPT-3 و Copilot يمكن أن تساعد في توليد الرمز من وصف باللغة الإنجليزية العادية ، فإن الرمز الذي ينتجونه غالبًا لا يعمل بشكل صحيح على الفور. قد يبدو جيدًا في البداية ، ولكن عند تشغيله ، قد تكون هناك أخطاء أو حالات حدودية أو إشارات إلى واجهات برمجة تطبيقات غير موجودة. هذا يؤدي إلى دورة محبطة من الاختبار والعثور على المشكلات وطلب من الذكاء الاصطناعي إصلاحها.

هنا يأتي Micro-Agent. إنها أداة مفتوحة المصدر جديدة مصممة لمعالجة هذه المشكلة. يهدف Micro-Agent إلى توفير فوائد البرمجة المساعدة بالذكاء الاصطناعي مع الحد من مشاكل توليد الرمز غير الموثوق به. وهو يفعل ذلك من خلال توليد الاختبارات وكتابة الرمز ، ثم التكرار تلقائيًا على الرمز حتى تنجح جميع الاختبارات.

فيما يلي كيف يعمل Micro-Agent:

1. وصف الوظيفة: تزود Micro-Agent بوصف باللغة الطبيعية للوظيفة التي تريد أن ينشئها.
2. اختبارات مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي: تنشئ Micro-Agent اختبارات وحدة مع المدخلات والمخرجات بناءً على وصفك.
3. توليد الرمز: تولد Micro-Agent رمزًا بلغات مثل JavaScript أو TypeScript أو Python لاجتياز الاختبارات.
4. التكرار التلقائي: إذا استمرت الاختبارات في الفشل ، فسيواصل Micro-Agent تحرير الرمز وإعادة تشغيل الاختبارات حتى ينجح ويكمل المهمة.

يضمن هذا العملية التصحيحية التلقائية أن الرمز المولد يلبي المتطلبات ويحسن الجودة الإجمالية للرمز.

للبدء باستخدام Micro-Agent ، ستحتاج إلى تثبيت Node.js الإصدار 14 أو أحدث ، و npm ، و Python. ستحتاج أيضًا إلى إعداد مفتاح API LLM وظيفي ، حيث يُعد طراز Anthropic Codex 3.5 خيارًا موصى به.

بمجرد أن تكون لديك كل هذا الإعداد ، يمكنك تثبيت إطار عمل Micro-Agent عالميًا على جهاز الكمبيوتر الخاص بك باستخدام الأمر المقدم. بعد ذلك ، يمكنك تعيين مفتاح API الخاص بك والبدء في استخدام الإطار لتوليد الرمز وإصلاحه.

يمكن أن يكون Micro-Agent أداة قوية لتحديد أخطاء البرمجة وتوليد الرمز تلقائيًا ، خاصةً عند الجمع مع أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي الأخرى مثل Visual Copilot من Builder.IO. من خلال الاستفادة من عملية التكرار المستمرة لـ Micro-Agent ، يمكنك بناء تطبيقات وألعاب وغير ذلك بسرعة وموثوقية.

إن إطار عمل الوكيل الصغير هو أداة قوية تعالج قيود توليد الرمز المستند إلى الذكاء الاصطناعي التقليدي. من خلال التركيز على المهام المحددة للذكاء الاصطناعي وتوفير تعليقات واضحة من خلال الاختبار التلقائي ، يضمن الوكيل الصغير أن الرمز المولد موثوق به ويلبي المواصفات المطلوبة.

العامل المميز الرئيسي للوكيل الصغير هو قدرته على التكرار على الرمز حتى تنجح جميع الاختبارات ، بدلاً من مجرد توليد الرمز الذي قد يعمل أو لا يعمل على النحو المتوقع. تساعد هذه العملية التصحيحية التلقائية في تحسين جودة الرمز الإجمالية وتقليل الوقت المستغرق في الاختبار والتصحيح اليدوي.

علاوة على ذلك ، فإن دمج الوكيل الصغير مع أدوات مثل Visual Copilot من Builder IO يتيح سير عمل سلس ، حيث يمكن دمج توليد الرمز المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع قدرات التصميم إلى الرمز. هذا يمكّن المطورين من بناء وتنفيذ تطبيقات جاهزة للإنتاج بأقل جهد.

للبدء باستخدام الوكيل الصغير ، ستحتاج إلى تثبيت Node.js و npm و Python ، بالإضافة إلى مفتاح API LLM وظيفي. بمجرد إعداد الإطار ، يمكنك البدء في استخدامه لتوليد الرمز والتكرار عليه لمجموعة متنوعة من المهام ، من الوظائف البسيطة إلى التطبيقات المعقدة.

بشكل عام ، يُعد إطار عمل الوكيل الصغير إضافة قيمة إلى مجموعة أدوات البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، حيث يقدم نهجًا أكثر موثوقية وكفاءة لتوليد الرمز والتصحيح. من خلال الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي مع معالجة قيوده ، يمكن للوكيل الصغير المساعدة في توفير الوقت وتحسين جودة الرمز.