SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Analiza / Opinia

Trzy agenty recenzują kod lepiej niż pięć

Trzy agenty zamiast pięciu: główny pisze kod, recenzent go ocenia, a krytyk czepia się samej recenzji i przepuszcza dalej tylko uwagi poparte konkretną linijką kodu. Protokół Adversarial Review, opisany przez Erica S. Qiu w pracy z 16 sierpnia, rozwiązał najwięcej zadań na LiveCodeBench, a po jednej zmianie w promptcie, która każe krytykowi jawnie się nie zgodzić, osiągnął najwyższe F1 na SWE-PRBench. Sedno nie leży w liczbie agentów, tylko w tym, że drugi model domyślnie przytakuje, bo zgoda jest najtańsza, i nie daje drugiej opinii, dopóki nie każecie mu szukać dziur w cudzej recenzji.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Analiza / Opinia  ·  3 min  · 

Trzy agenty recenzują kod lepiej niż pięć
Ilustrację przygotowała AI.

Nad jednym zadaniem programistycznym pracują tutaj tylko trzy agenty: główny pisze kod, recenzent go ocenia, a krytyk bierze pod lupę samą recenzję i musi się do niej przyczepić, zanim główny agent w ogóle dotknie plików. Tak działa Adversarial Review, czyli recenzja przez spór, protokół opisany w pracy zgłoszonej na arXiv 16 sierpnia przez Erica S. Qiu. Na LiveCodeBench, benchmarku złożonym ze świeżych zadań konkursowych, ta trójka rozwiązała ich najwięcej ze wszystkich układów, które autor porównał, i wypadła lepiej niż układ pięciu agentów.

Punkt odniesienia jest tu ważniejszy niż sama liczba. Wczesne systemy wieloagentowe budowano jak zespół z podziałem ról, w którym każdy agent dostawał własne stanowisko, tyle że przy zadaniach na poziomie całego repozytorium dokładanie kolejnych agentów w pewnym momencie przestaje cokolwiek dawać. Odpowiedzią była druga skrajność: agenty pomocnicze traktowane jak zwykłe narzędzia, które coś policzą i oddadzą wynik, przez co znika cała korzyść z tego, że mogłyby ze sobą rozmawiać. Adversarial Review celuje w środek: agenty naprawdę ze sobą rozmawiają, ale tylko o jednej rzeczy, o tym, czy recenzję da się obronić. I właśnie dlatego wygrana z układem pięciu agentów mówi tu coś o formie sporu, a nie o liczbie uczestników.

Ten podział pracy wygląda drobno, ale to na nim wszystko stoi. Krytyk nie recenzuje kodu od nowa, tylko bierze na warsztat cudzą recenzję i pyta, czy da się ją obronić dowodem z kodu, czy jest ogólnikiem, który pasowałby do dowolnego pull requesta. Dalej idzie tylko to, co przez ten filtr przeszło, więc główny agent nie dostaje listy luźnych sugestii, tylko uwagi, które ktoś już próbował podważyć.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Recenzent nie pomylił się ani razu i to był problem
Poradnik / Praktyka

Recenzent nie pomylił się ani razu i to był problem

5 min

Automatyczny recenzent Codex w projekcie AgentCoop nie pomylił się ani razu, a mimo to sześć rund recenzji rozdęło funkcję z 28 do 42 linii, bo zasada „każda uwaga załatwiona przed mergem” po cichu zmieniła się w „każdą poprawiamy”, a tak kończyło się 91% uwag. Zespół odpowiedział procedurą liczącą koszt w godzinach zamiast etykietek P1 i P2 oraz skryptem chain-check, który zatrzymuje pracę, gdy dwie rundy z rzędu trafiają w kod napisany pod wcześniejszą uwagę tego samego recenzenta. Arytmetyki nie kupuję, ale ktoś wreszcie spisał drugą stronę rachunku, czyli to, co naprawdę traci użytkownik.

PR-AF stawia na wolną recenzję kodu i próbuje obalić własne uwagi, zanim je wyśle
Premiera / Narzędzie

PR-AF stawia na wolną recenzję kodu i próbuje obalić własne uwagi, zanim je wyśle

4 min

PR-AF od Agent-Field to agent do recenzji kodu, który nad jednym pull requestem pracuje od 35 do 50 minut i zanim wyśle jakąkolwiek uwagę, próbuje ją najpierw obalić, przepuszczając dalej tylko te poparte dowodem z konkretnej linijki. Na benchmarku Code-Review-Bench z otwartym modelem GLM-5.2 osiąga 0,706 golden recall, pierwsze miejsce wśród narzędzi open-source w zestawieniu 42 pozycji, choć liczby pochodzą na razie od samych twórców. Ma być nie konkurencją dla Claude Code, tylko ostatnią bramką w GitHub Actions tuż przed mergem, z domyślnym limitem 2 dolarów na recenzję.

Trzy wymagania, dwie asercje i poprawka, która wygląda poprawnie
Poradnik / Praktyka

Trzy wymagania, dwie asercje i poprawka, która wygląda poprawnie

4 min

Poprawka jednym warunkiem zapala dwie asercje na zielono, ale kasuje trzeci punkt kontraktu, bo Python traktuje None i pustą listę tak samo. Człowiek taki wynik najwyżej przeoczy, natomiast agent naprawczy zbiega do testu zamiast do wymagania, więc odwrotnie napisana asercja potrafi go skłonić do zepsucia działającego kodu. W preprincie ExecCritic ten sam agent rozwiązywał 61,2% zadań z SWE-bench Verified, a ze słabszymi wygenerowanymi testami osuwał się do 57,3%, przy nierównych budżetach obliczeniowych. Stąd jedno pytanie do każdego testu: którą błędną implementację odrzuci.