Micro Agent

Caratteristiche del Prodotto di Micro Agent

Panoramica

Micro Agent è un agente AI open-source sviluppato da BuilderIO, progettato per automatizzare il processo di scrittura e correzione del codice. A differenza degli agenti di codifica AI generici che possono essere soggetti a errori cumulativi, Micro Agent è un agente "micro", il che significa che è piccolo, focalizzato e specializzato in un compito specifico: generare e iterare sul codice finché non supera i casi di test definiti. Mira a ottimizzare il flusso di lavoro di sviluppo gestendo il processo iterativo di generazione e correzione del codice, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su attività di livello superiore.

Scopo Principale e Gruppo di Utenti Target

• Scopo Principale: Generare e rifinire iterativamente il codice basandosi su un dato prompt e casi di test finché tutti i test non passano. Automatizza il processo spesso noioso di correzione del codice "rotto" generato da LLM.

• Gruppo di Utenti Target:

  • Sviluppatori e ingegneri software che desiderano accelerare il proprio processo di codifica.
  • Team che cercano di implementare lo sviluppo guidato dai test (TDD) in modo più efficiente.
  • Utenti di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) per la generazione di codice che necessitano di un modo affidabile per assicurarsi che il codice generato sia funzionale e corretto.
  • Individui e organizzazioni interessate a sfruttare l'AI per l'automazione del codice in modo controllato e mirato.

Dettagli e Operazioni della Funzione

• Generazione di Codice Guidato dai Test: La funzionalità centrale di Micro Agent ruota attorno alla generazione di codice e alla sua successiva iterazione fino a quando non supera uno script di test fornito.

• Modalità Interattiva: Gli utenti possono eseguire Micro Agent in modalità interattiva (micro-agent), dove pone domande e utilizza il feedback dell'utente per migliorare la generazione del codice.

• Corrispondenza Unit Test:

  • Acquisizione di un file da modificare e di uno script di test (es. npm test).
  • Assunzione di una convenzione predefinita per la denominazione dei file di test (es. .test.ts per file .ts).
  • Consente di specificare percorsi di file di test personalizzati (-f) e file di prompt (-p).

• Corrispondenza Visiva (Sperimentale):

  • Consente di abbinare il codice a un design fornendo un URL locale al codice renderizzato e un file di screenshot.
  • Richiede una chiave API Anthropic per prestazioni ottimali, poiché sfrutta Anthropic Claude Opus per il feedback visivo e OpenAI per la generazione del codice.

• Configurazione Chiave API LLM: Supporta l'integrazione con vari LLM, inclusi Claude, OpenAI, Ollama o qualsiasi provider compatibile con OpenAI. Gli utenti possono configurare le chiavi API e selezionare i modelli (ad es. gpt-4o, claude) tramite il comando micro-agent config set o le variabili d'ambiente.

• Endpoint API OpenAI Personalizzato: Consente di impostare un endpoint personalizzato per l'utilizzo con LLM locali come Ollama o altri provider come Groq.

• Integrazione con Figma (tramite Visual Copilot): Può integrarsi con Visual Copilot per connettersi direttamente con Figma, consentendo una conversione design-to-code ad alta fedeltà, una mappatura precisa dei token di design e il riutilizzo dei componenti. Micro Agent quindi raffina l'output per garantire che superi i test e corrisponda al design.

• Options di Configurazione:

  • --max-runs (-m): Imposta il numero massimo di tentativi per la generazione e il test del codice.
  • config command: Fornisce una CLI per impostare chiavi API, modelli e altre configurazioni, inclusa un'interfaccia utente interattiva.
  • Variabili d'ambiente: Tutte le opzioni di configurazione possono essere sovrascritte utilizzando le variabili d'ambiente.

• Meccanismo di Aggiornamento: Include un comando (micro-agent update) per eseguire facilmente l'aggiornamento alla versione più recente.

Vantaggi per l'Utente

• Aumento della Produttività: Automatizza il processo iterativo di correzione del codice, risparmiando agli sviluppatori tempo e sforzi significativi.

• Maggiore Qualità del Codice: Assicura che il codice generato soddisfi i criteri di test specificati, portando ad applicazioni più robuste e affidabili.

• Debugging Manuale Ridotto: Minimizza la necessità di debugging manuale del codice generato dall'AI iterando automaticamente fino al superamento dei test.

• Applicazione AI Focalizzata: Essendo un agente "micro", evita le insidie comuni degli agenti AI eccessivamente ambiziosi, fornendo risultati affidabili per il suo compito specifico.

• Flessibilità: Supporta vari LLM e offre ampie opzioni di configurazione per adattarsi a diversi ambienti di sviluppo e preferenze.

• Facilitazione dello Sviluppo Guidato dai Test (TDD): Si integra naturalmente e migliora i flussi di lavoro TDD.

Compatibilità e Integrazione

• Node.js: Richiede Node.js v18 o successivo.

• LLMs: Compatibile con OpenAI (es. GPT-4o, GPT-3.5-turbo), Anthropic (es. Claude, Claude-3-5-Sonnet), Ollama, e altri provider compatibili con OpenAI.

• Ambienti di Sviluppo: Progettato per operare all'interno dei tipici flussi di lavoro di sviluppo software, integrandosi con script di test esistenti (es. npm test).

• Figma: Si integra con Figma tramite Visual Copilot per i flussi di lavoro da design a codice.

• Sistemi Operativi: Funziona su vari sistemi operativi in cui Node.js è supportato.

Feedback dei Clienti e Casi di Studio

• Coinvolgimento della Comunità

  • Stelle GitHub: 4,1k stelle su GitHub, a indicare un forte interesse e adozione da parte della comunità.
  • Fork: 371 fork, suggerendo un coinvolgimento attivo della comunità e un potenziale per contributi.
  • Problemi: 40 problemi aperti, a dimostrazione dello sviluppo continuo e dell'interazione della comunità per miglioramenti e correzioni di bug.
  • Articolo del Blog: Ulteriori dettagli e approfondimenti sulla sua esistenza e il suo scopo sono disponibili sul blog di Builder.io.
  • Contributi della Comunità: Accoglie contributi, con l'etichetta good first issue per i nuovi contributori.

Modalità di Accesso e Attivazione

• Installazione: Disponibile come pacchetto npm. Gli utenti possono installarlo globalmente utilizzando npm install -g @builder.io/micro-agent.

• Esecuzione: Esegui dalla riga di comando utilizzando micro-agent per la modalità interattiva o con flag specifici per il test unitario o la corrispondenza visiva.

• Configurazione Chiave API: Richiede agli utenti di impostare le chiavi API per i provider LLM scelti (ad esempio, OpenAI, Anthropic) utilizzando il comando micro-agent config set.

Cos'è Micro Agent?

Micro Agent è un agente AI open-source sviluppato da BuilderIO che scrive e corregge codice al tuo posto. È progettato per generare un caso di test e poi iterare sul codice finché tutti i casi di test non passano, rendendo il processo di ottenere codice funzionale più efficiente.

In cosa differisce Micro Agent dagli altri agenti AI per la codifica?

Micro Agent è un agente "micro", il che significa che è piccolo, focalizzato e specializzato in un unico compito: scrivere un test e poi produrre codice che superi quel test. A differenza degli agenti di codifica generici che a volte possono andare "fuori controllo" con errori che si accumulano, Micro Agent mira all'affidabilità concentrandosi su un processo specifico e iterativo. Non tenta di essere uno sviluppatore end-to-end, di installare moduli o di gestire più file.

Quali sono le caratteristiche principali di Micro Agent?

Micro Agent offre:

• Sviluppo basato su test

  Genera un test e poi itera sul codice fino a quando i test non passano.

• Modalità Interattiva

  Fornisce un'esperienza interattiva in cui pone domande e utilizza il tuo feedback per migliorare il codice generato.

• Supporto per chiave API LLM

  Funziona con vari LLM inclusi Claude, OpenAI, Ollama o qualsiasi provider compatibile con OpenAI.

• Corrispondenza di Unit Test

  Può essere eseguito su un file e iterare sul codice fino a quando uno script di test specificato non passa.

• Corrispondenza Visiva (Sperimentale)

  Può generare codice per corrispondere a un design confrontando l'output renderizzato con uno screenshot (richiede chiave API Anthropic).

• Integrazione Figma

  Può integrarsi con Visual Copilot per una conversione di design ad alta fedeltà in codice, riutilizzando componenti e token di design.

• Configurabile

  Consente di impostare chiavi API, modelli e numero massimo di esecuzioni tramite comandi CLI o variabili d'ambiente.

Quali sono i requisiti di sistema per Micro Agent?

Micro Agent richiede Node.js v18 o successivo.

Come si installa Micro Agent?

È possibile installare Micro Agent globalmente usando npm: npm install -g @builder.io/micro-agent

Come si inizia con Micro Agent?

Il modo più semplice per iniziare è eseguire Micro Agent in modalità interattiva: micro-agent Questo ti guiderà attraverso il processo e userà il tuo feedback per migliorare il codice generato.

Come si configura la chiave API LLM per Micro Agent?

Puoi impostare la tua chiave API usando il comando config set. Per OpenAI: micro-agent config set OPENAI_KEY=<il tuo token> Per Anthropic: micro-agent config set ANTHROPIC_KEY=<il tuo token> Puoi anche impostare un endpoint API OpenAI personalizzato per provider come Ollama o Groq.

Posso usare Micro Agent per la corrispondenza visiva del design?

Sì, Micro Agent ha una funzionalità di corrispondenza visiva sperimentale. Fornisci un design (come screenshot) e un URL locale al tuo codice renderizzato, e Micro Agent genererà codice per corrispondere al design. Questa funzionalità attualmente richiede una chiave API Anthropic per prestazioni ottimali.

Come posso contribuire al progetto Micro Agent?

Micro Agent è open source e i contributi sono benvenuti. Puoi trovare le linee guida nel file CONTRIBUTING.md all'interno del repository GitHub. Cerca le issue etichettate "good first issue" se sei nuovo nel contribuire.

Dove posso trovare maggiori informazioni o fornire feedback?

Puoi trovare maggiori dettagli sulla pagina GitHub del progetto: https://github.com/BuilderIO/micro-agent Per feedback, puoi aprire una issue sul repository GitHub o contattare @steve8708 su Twitter.