吴恩达的父亲节礼物用OpenDevin教女儿做题

🤖 Andrew Ng （吴恩达）在最近的一篇博文中分享了他使用 AI 编码助手 OpenDevin 的经历，并对该领域的研究进展进行了深入分析。

👨‍👧 Andrew Ng 为了帮助女儿练习算术题，使用 OpenDevin 为她编写了生成练习题的 Python 脚本，并表示 OpenDevin 的效率远超他本人。

💡 Andrew Ng 指出，尽管编码助手目前仍处于发展阶段，但它们正在变得越来越实用，可以为更多人带来帮助。

🧠 编码助手的典型工作流程是：使用大型语言模型 (LLM) 分析问题，生成代码，进行测试，并根据测试结果进行迭代优化。

📚 Andrew Ng 推荐了三篇关于编码助手研究的论文：

“AgentCoder: Multiagent-Code Generation with Iterative Testing and Optimisation,” Huang et al. (2024).

“LDB: A Large Language Model Debugger via Verifying Runtime Execution Step by Step,” Zhong et al., (2024).

“SWE-agent: Agent-Computer Interfaces Enable Automated Software Engineering,” Yang et al. (2024).

🧪 Andrew Ng 强调了编码助手在测试方面的一些关键进展，例如 AgentCoder 的多代理系统，通过将代码编写和测试任务分配给不同的代理，提高了代码质量。

🔍 LDB 方法则通过逐步执行代码并向 LLM 展示中间步骤中的变量值，帮助 LLM 识别错误位置，从而提高调试效率。

💻 SWE-agent 则发现，许多人类使用的代码工具对于编码助手来说效率低下，因此，他们开发了专门的工具来帮助编码助手搜索、查看和编辑代码库。

📈 编码助手研究进展迅速的原因之一是，它们的性能可以自动且可靠地评估。

🚀 Andrew Ng 预计，随着编码助手技术的不断发展，编程将变得更加有趣和高效。

💬 网友评论

✌️ OpenDeivn 作者 Binyuan Hui 表示感谢 Andrew Ng 能喜欢OpenDevin。

👏 Abhinav Elimineti 表示赞同 Andrew Ng 的观点。

🗓️ Redcrown 认为编码助手将在未来被更广泛地应用。

🤔 Darsh 则指出目前使用编码助手的人数仍然较少。

❓ worksheet 则询问了如何使用这些编码助手。

💬 吴恩达原文：

上周末的父亲节，我和女儿一起练习解决算术问题。为了给她提供练习题，我使用了OpenDevin，一个开源的代理编码框架，编写了一个生成题目的Python脚本。OpenDevin编写代码的速度比我快得多，而且确实让我的女儿和我度过了愉快的一天。

六个月前，编码代理还只是一个新奇的概念。尽管它们仍然经常无法完全胜任任务，但我发现它们现在已经变得足够好，可能对越来越多的人有实际用处了！

给定一个在提示中指定的编码问题，编码代理的工作流程通常如下：使用大型语言模型（LLM）分析问题并可能将其分解成编写代码的步骤，生成代码，测试代码，并通过发现的任何错误迭代地让编码代理改进其答案。但在这个广泛的框架内，还有巨大的设计空间和众多创新可以实验。我想强调几篇我觉得值得注意的论文：