دیباگ خودکار با Code Researcher
مایکروسافت با معرفی Code Researcher افق تازه‌ای در دیباگ خودکار سیستم‌های پیچیده گشود
با رشد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، استفاده از هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار دیگر صرفاً به نوشتن اسکریپت‌های ساده محدود نیست. اکنون شاهد ظهور نسل جدیدی از «عامل‌های خودمختار کدنویس» هستیم که توانایی تحلیل، درک، و اصلاح کد را آن‌چنان دارند که به ابزارهایی قابل‌اتکا برای دیباگ در پروژه‌های پیچیده بدل شده‌اند.
یکی از جدیدترین و جسورانه‌ترین نمونه‌های این مسیر، Code Researcher از آزمایشگاه تحقیقاتی مایکروسافت است؛ عاملی هوشمند که نه تنها اشکالات نرم‌افزاری را شناسایی و رفع می‌کند، بلکه مسیر رسیدن به راه‌حل را همچون یک پژوهشگر دنبال می‌کند.
در دل سیستم‌های بزرگ و پیچیده‌ای همچون هسته لینوکس یا ابزارهایی مانند FFmpeg، هر فایل کد به‌تنهایی تکه‌ای از پازلی عظیم است. این پازل طی دهه‌ها توسعه داده شده و تغییر هر قطعه می‌تواند پیامدهایی غیرقابل‌پیش‌بینی در سراسر سیستم ایجاد کند.
در این فضا، اشکالات نرم‌افزاری اغلب نه با توضیحی صریح، بلکه با لاگ‌های مبهم و گزارشی از یک «کرش» بروز می‌کنند. هیچ راهنمای متنی یا فایل خطادار مشخصی وجود ندارد. همین موضوع، یافتن ریشه‌ی خطا را حتی برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای دشوار می‌سازد.
هرچند ابزارهایی چون SWE-agent یا AutoCodeRover از مدل‌های زبانی برای کمک به دیباگ استفاده می‌کنند، اما تمرکز آن‌ها بیشتر بر پروژه‌های کوچک‌تر با زبان‌هایی نظیر پایتون است. این ابزارها همچنین وابسته به توصیف‌های انسانی از باگ‌ها هستند و قادر به بررسی تاریخی تغییرات در مخازن کد (commit history) نیستند — عنصری کلیدی در نرم‌افزارهای قدیمی و پیچیده.
ابزار Code Researcher با سه مرحله‌ی مشخص کار می‌کند: تحلیل (Analysis)، تولید راه‌حل (Synthesis)، و اعتبارسنجی (Validation).
در گام نخست، عامل به طور خودکار گزارش کرش را می‌خواند، الگوهای خاصی را در کد جستجو می‌کند، به بررسی نمادها (symbol resolution) می‌پردازد و حتی commitهای گذشته را برای یافتن سرنخ مرور می‌کند. برای مثال، اگر در یک کرش به نشتی حافظه (memory leak) اشاره شود، این ابزار تغییرات قبلی مربوط به حافظه را در تاریخچه پروژه جستجو می‌کند.
پس از جمع‌آوری زمینه‌ی کافی، Code Researcher قطعاتی از کد را که احتمالاً عامل اشکال هستند شناسایی کرده و پچ‌هایی (patches) را تولید می‌کند که گاه شامل تغییر در چندین فایل همزمان است.
پچ تولیدشده تنها در صورتی پیشنهاد می‌شود که در برابر سناریوهای واقعی کرش، آزمایش و تأیید شده باشد. این یعنی راه‌حل صرفاً حدسی نیست، بلکه عملکرد آن در میدان واقعی بررسی می‌شود.
مایکروسافت ابزار خود را در دو پروژه کاملاً متفاوت آزموده است:
در آزمایش اول، Code Researcher توانست ۵۸٪ از کرش‌ها را با موفقیت حل کند؛ در حالی که رقیبش SWE-agent تنها به ۳۷.۵٪ موفقیت دست یافت.
همچنین در هر چرخه، این ابزار به طور میانگین ۱۰ فایل را بررسی می‌کرد — رقمی چند برابر بیشتر از ابزارهای قبلی.
در پروژه FFmpeg نیز، ۷ مورد از ۱۰ اشکال گزارش‌شده با موفقیت رفع شدند، که نشان می‌دهد این روش محدود به سیستم‌عامل‌ها نیست و در پروژه‌های عمومی هم پاسخ‌گوست.
کد ریسرچر فقط یک اشکال‌زدا نیست؛ بلکه یک پژوهشگر مستقل نرم‌افزاری است. این ابزار نشان داده که می‌توان به جای صرفاً اتوماسیون مکانیکی، به سوی «عامل‌های هوشمند» گام برداشت — ابزارهایی که می‌فهمند، تحقیق می‌کنند، فرضیه می‌سازند و راه‌حل‌های قابل دفاع ارائه می‌دهند.
اگرچه Code Researcher هنوز در مراحل تحقیقاتی است، اما پیامدهای آن می‌تواند چشمگیر باشد. تصور کنید مهندسان سیستم‌های بانکی، صنعتی، یا هوافضا دیگر مجبور نباشند با ساعت‌ها جستجو در کدهای قدیمی سر و کله بزنند. یک عامل هوشمند مانند Code Researcher می‌تواند در کنار آن‌ها، نه‌تنها در رفع باگ، بلکه حتی در پیشگیری از خطاهای آینده، نقش مؤثری ایفا کند.
۱۰۰ فرد تأثیرگذار حوزه هوش مصنوعی از دید رسانه هوش مصنوعی سیمرغ هوش مصنوعی در…
ChatGPT Pulse آغازگر نسلی تازه از دستیارهای هوش مصنوعی است؛ این مدل از پاسخ به…
نقشه راه فریلنسرها برای تامین امنیت آینده شغلی در عصر هوش مصنوعی فهرست دسترسی سریعنقشه…
راهنمای راه‌اندازی مدل Grok 4 در Cursor با استفاده از xAI API مدل‌های هوش مصنوعی…
مرورگرها مدت‌هاست فقط وسیله‌ای برای باز کردن وب‌سایت‌ها بوده‌اند، اما حالا با معرفی مرورگر Genspark…
بهینه‌سازی پرامپت‌ها در GPT-5 با استفاده از «Prompt Optimizer» با معرفی خانواده مدل‌های GPT-5، اوپن‌اِی‌آی…