debug-gym: A Text-Based Environment for Interactive Debugging
作者: Xingdi Yuan, Morgane M Moss, Charbel El Feghali, Chinmay Singh, Darya Moldavskaya, Drew MacPhee, Lucas Caccia, Matheus Pereira, Minseon Kim, Alessandro Sordoni, Marc-Alexandre Côté
分类: cs.AI, cs.CL, cs.PL, cs.SE
发布日期: 2025-03-27
💡 一句话要点
提出debug-gym：一个交互式调试的文本环境，用于提升LLM的代码能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 交互式调试 文本环境 代码调试 信息搜索 LLM代理 Python调试器
📋 核心要点
- 现有LLM在编码任务中依赖于上下文信息或训练数据，缺乏主动探索代码库的能力。
- debug-gym提供了一个交互式文本环境，允许LLM代理使用调试工具（如pdb）主动探索和调试代码。
- 该方法不仅适用于编码和调试，还可以推广到其他需要LLM代理进行信息搜索的任务。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在编码任务中越来越重要，但大多数情况下，假设所有相关信息都可以通过上下文访问或与它们的训练数据匹配。我们认为，LLM可以从交互式探索代码库以收集与其任务相关的信息的能力中受益。为了实现这一点，我们提出了一个文本环境，即debug-gym，用于在交互式编码环境中开发基于LLM的代理。我们的环境是轻量级的，并提供了一组有用的工具，例如Python调试器（pdb），旨在促进基于LLM的代理的交互式调试。除了编码和调试任务之外，这种方法还可以推广到其他任务，这些任务将受益于LLM代理的信息搜索行为。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在处理编码任务时，往往依赖于预训练数据和有限的上下文信息。当面对复杂的代码库或需要深入理解代码逻辑的调试任务时，缺乏有效的交互式探索和信息获取机制，导致性能受限。现有方法难以模拟人类开发者使用调试器逐步分析代码的行为。
核心思路：该论文的核心思路是构建一个交互式的文本环境，使LLM代理能够像人类开发者一样，通过调试工具（如pdb）与代码库进行交互，主动探索和获取所需信息。通过这种交互式的方式，LLM可以更好地理解代码逻辑，从而提高编码和调试的效率和准确性。
技术框架：debug-gym环境主要包含以下几个核心模块：1) 代码库：提供待调试或需要理解的代码；2) 调试器接口：提供与Python调试器（pdb）交互的接口，允许LLM代理执行调试命令；3) 文本交互界面：将代码库和调试器的信息以文本形式呈现给LLM代理，并接收LLM代理的文本指令；4) LLM代理：负责接收环境信息，生成调试指令，并根据调试结果调整策略。整个流程是一个循环迭代的过程，LLM代理不断地与环境交互，直到完成任务。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个专门用于LLM交互式调试的文本环境。与传统的静态代码分析方法不同，debug-gym允许LLM代理主动探索代码库，并根据调试结果动态调整策略。这种交互式调试的方式更接近于人类开发者的行为模式，能够更有效地利用LLM的推理能力。
关键设计：debug-gym环境的关键设计包括：1) 轻量级的环境设计，易于部署和扩展；2) 提供常用的调试工具（如pdb），方便LLM代理进行调试；3) 使用文本作为交互媒介，降低了LLM代理与环境交互的难度；4) 提供了预设的任务，方便研究人员进行实验和评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了debug-gym环境，并验证了LLM代理在该环境下的交互式调试能力。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但该环境的构建为后续研究提供了一个有价值的平台，可以用于评估不同LLM代理在交互式调试任务中的表现，并探索更有效的调试策略。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化代码调试、智能代码助手、软件漏洞检测等领域。通过构建交互式调试环境，可以提升LLM在复杂编码任务中的表现，降低开发成本，提高软件质量。未来，该方法有望推广到其他需要信息搜索和交互的领域，例如智能问答、知识图谱构建等。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) are increasingly relied upon for coding tasks, yet in most scenarios it is assumed that all relevant information can be either accessed in context or matches their training data. We posit that LLMs can benefit from the ability to interactively explore a codebase to gather the information relevant to their task. To achieve this, we present a textual environment, namely debug-gym, for developing LLM-based agents in an interactive coding setting. Our environment is lightweight and provides a preset of useful tools, such as a Python debugger (pdb), designed to facilitate an LLM-based agent's interactive debugging. Beyond coding and debugging tasks, this approach can be generalized to other tasks that would benefit from information-seeking behavior by an LLM agent.