Innovative Ansätze zur Verbesserung der Fehlerbehandlung in der Softwareentwicklung mit KI

Fehlerbehandlung in der Softwareentwicklung: Seeker verbessert Code-Robustheit mit KI In der modernen Softwareentwicklung ist die korrekte Behandlung von Fehlern, auch bekannt als Exceptions, essenziell für die Stabilität und Zuverlässigkeit von Anwendungen. Fehlerhafte oder fehlende Exception-Handling-Mechanismen können schwerwiegende Folgen haben und die gesamte Softwarequalität beeinträchtigen. Dieses Problem ist besonders in Open-Source-Projekten verbreitet. Die zunehmende Komplexität von Software und die steigende Anzahl möglicher Fehlerquellen machen eine robuste Fehlerbehandlung zu einer immer größeren Herausforderung. Entwickler müssen Exceptions erkennen, abfangen und entsprechend verarbeiten, was oft zu fehleranfälligem Code führt. Um diese Herausforderungen zu meistern, setzen Forschende vermehrt auf Large Language Models (LLMs) zur Verbesserung der Fehlerbehandlung. Studien haben gezeigt, dass LLMs zwar Code generieren können, aber oft Schwierigkeiten haben, robuste Exception-Handling-Mechanismen zu implementieren. Drei Hauptprobleme wurden identifiziert: die unzureichende Erkennung von fehleranfälligem Code, ungenaue Erfassung von Exception-Blöcken und unpassende Behandlungslösungen. Diese Schwierigkeiten deuten darauf hin, dass robuste Exception-Handling-Praktiken in der Praxis häufig übersehen oder falsch angewendet werden. Als innovative Lösung wurde Seeker entwickelt, ein Multi-Agenten-Framework, das von den Strategien erfahrener Entwickler zur Fehlerbehandlung inspiriert ist. Seeker verwendet fünf Agenten: Scanner, Detector, Predator, Ranker und Handler, die LLMs bei der effektiveren Erkennung, Erfassung und Lösung von Exceptions unterstützen. Der Scanner-Agent analysiert den Code, um potenziell fehleranfällige Stellen zu identifizieren. Der Detector-Agent erkennt spezifische Exception-Typen, die an diesen Stellen auftreten könnten. Der Predator-Agent ist dafür zuständig, die passenden Exception-Blöcke zu generieren, um die erkannten Exceptions abzufangen. Der Ranker-Agent bewertet die generierten Lösungen und wählt die am besten geeignete aus. Schließlich implementiert der Handler-Agent die gewählte Lösung im Code. Seeker nutzt eine Sammlung von Best Practices und Beispielen für Exception Handling, die als Common Exception Enumeration (CEE) bezeichnet wird. Diese CEE dient als Wissensbasis, um die Leistung der Agenten zu verbessern und die Erkennung, Erfassung und Behandlung von Exceptions zu optimieren. Durch die Aufteilung des Exception Handlings in fünf separate Aufgaben und die Nutzung der CEE ermöglicht Seeker eine präzisere und effizientere Fehlerbehandlung. Die Integration von Seeker in bestehende Code-LLMs verspricht die Generierung von robusterem und zuverlässigerem Code. Der zusätzliche Rechenaufwand durch Seeker ist dabei konstant und kontrollierbar, unabhängig von der Codegröße. Die Entwicklung von Seeker stellt einen wichtigen Schritt in Richtung einer verbesserten Code-Robustheit dar. Das Framework bietet wertvolle Einblicke in die Herausforderungen und Möglichkeiten der KI-gestützten Fehlerbehandlung und trägt zur Weiterentwicklung von zuverlässigeren Softwarelösungen bei. Die CEE, die als Teil von Seeker entwickelt wurde, hat zudem das Potenzial, als wertvolle Ressource für Entwickler zu dienen und das Verständnis für optimale Exception-Handling-Praktiken zu fördern. Bibliographie Zhang, X., Chen, Y., Zheng, Y., Zhang, Z., Yuan, Y., & Huang, M. (2024). Seeker: Towards Exception Safety Code Generation with Intermediate Language Agents Framework. arXiv preprint arXiv:2412.11713. https://paperreading.club/page?id=273160 https://arxiv.org/html/2410.06949v1 https://neurips.cc/virtual/2022/papers.html https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity24/technical-sessions https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts https://aclanthology.org/events/eacl-2024/ https://openreview.net/pdf?id=hkNnGqZnpa https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/situationalawareness.pdf https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3650212?tocHeading=heading2