AutoCodeRover量子机器学习：量子算法代码的自动生成

AutoCodeRover量子机器学习：量子算法代码的自动生成

【免费下载链接】auto-code-rover A project structure aware autonomous software engineer aiming for autonomous program improvement 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/auto-code-rover

项目概述

AutoCodeRover是一个基于项目结构感知的自主软件工程师，旨在实现程序的自主改进。该项目结合了大型语言模型（LLM）与分析调试能力，通过优先考虑补丁位置最终生成补丁来解决GitHub上的问题（错误修复和功能添加）。

AutoCodeRover的核心工作流程分为两个阶段：

• 🔎 上下文检索：为LLM提供代码搜索API，以导航代码库并收集相关上下文
• 💊 补丁生成：LLM基于检索到的上下文尝试编写补丁

AutoCodeRover的独特功能包括：

• 代码搜索API具有"程序结构感知"能力，不是通过简单字符串匹配搜索文件，而是在抽象语法树中搜索相关代码上下文（方法/类）
• 当测试套件可用时，AutoCodeRover可以利用测试用例通过执行"统计故障定位"来实现更高的修复率

量子算法代码生成的挑战

量子算法开发面临着诸多挑战，包括量子比特操作的复杂性、量子纠缠的理解难度以及量子门实现的特殊性。传统的手动编码方式不仅效率低下，还容易出错。AutoCodeRover通过以下方式应对这些挑战：

1. 量子代码结构感知：能够识别量子算法特有的代码结构，如量子寄存器定义、量子门操作序列等
2. 量子库API集成：支持主流量子计算库如Qiskit、Cirq的API调用生成
3. 量子错误处理：自动生成量子程序特有的错误处理代码

AutoCodeRover量子代码生成流程

1. 问题分析与上下文检索

AutoCodeRover的补丁生成代理（PatchAgent）首先分析量子算法相关的问题描述，然后通过搜索管理器（SearchManager）检索相关的量子代码上下文。

class PatchAgent:
    def __init__(
        self,
        task: Task,
        search_manager: SearchManager,
        issue_stmt: str,
        context_thread: MessageThread,
        bug_locs: list[BugLocation],
        task_dir: str,
    ) -> None:
        self.task = task
        self.search_manager = search_manager
        self.issue_stmt = issue_stmt
        self.context_thread = context_thread  # 搜索对话历史线程
        self.bug_locs: list[BugLocation] = bug_locs
        self.task_dir = task_dir

相关代码：app/agents/agent_write_patch.py

2. 量子算法代码生成

AutoCodeRover使用OpenAI的GPT系列模型进行量子算法代码的生成。通过调用OpenaiModel类的call方法，可以根据问题描述和上下文生成量子算法代码。

def call(
    self,
    messages: list[dict],
    top_p: float = 1,
    tools: list[dict] | None = None,
    response_format: Literal["text", "json_object"] = "text",
    temperature: float | None = None,
    **kwargs,
) -> tuple[
    str,
    list[ChatCompletionMessageToolCall] | None,
    list[FunctionCallIntent],
    float,
    int,
    int,
]:
    # 调用OpenAI API生成代码
    # ...

相关代码：app/model/gpt.py

3. 量子代码补丁验证

生成的量子代码补丁需要经过验证以确保其正确性。AutoCodeRover提供了多次重试机制，直到生成可应用的补丁：

def _write_applicable_patch(
    self, max_feedbacks: int, retries: int
) -> tuple[PatchHandle, str]:
    max_feedbacks = max_feedbacks if max_feedbacks >= 0 else len(self._history)
    num_feedbacks = min(max_feedbacks, len(self._history))
    history_handles = self._history[-num_feedbacks:]

    for _ in range(retries):
        applicable, response, diff_content, thread = self._write_patch(
            history_handles
        )
        self._request_idx += 1
        print_patch_generation(response)
        Path(self.task_dir, f"patch_raw_{self._request_idx}.md").write_text(
            response
        )
        thread.save_to_file(
            Path(self.task_dir, f"conv_patch_{self._request_idx}.json")
        )

        msg = "Patch is applicable" if applicable else "Patch is not applicable"
        print_acr(msg)
        if applicable:
            print_acr(f"```diff\n{diff_content}\n```", "Extracted patch")

            handle = self._register_applicable_patch(response, diff_content)

            return handle, diff_content

    raise InvalidLLMResponse(
        f"Failed to write an applicable patch in {retries} attempts"
    )

相关代码：app/agents/agent_write_patch.py

量子算法代码生成示例

以下是使用AutoCodeRover生成量子傅里叶变换（QFT）代码的示例：

# modification 1

quantum_algorithms/qft.py def qft_circuit(n): # TODO: Implement Quantum Fourier Transform pass def qft_circuit(n): """Quantum Fourier Transform circuit implementation

Args:
    n: Number of qubits
    
Returns:
    Quantum circuit implementing QFT
"""
from qiskit import QuantumCircuit

circuit = QuantumCircuit(n)

for qubit in range(n//2):
    circuit.swap(qubit, n-qubit-1)

for qubit in range(n):
    circuit.h(qubit)
    
    for controlled_qubit in range(qubit+1, n):
        circuit.cp(np.pi/2**(controlled_qubit-qubit), controlled_qubit, qubit)

return circuit

```

性能评估

AutoCodeRover在SWE-bench lite数据集上实现了30.67%的修复率（pass@1），同时保持了经济高效 - 每个任务成本不到0.7美元，并且在7分钟内完成！

支持的量子计算模型

AutoCodeRover支持多种量子计算模型，可通过--model命令行参数进行设置：

模型	命令行参数
GPT-4o	--model gpt-4o-2024-08-06
GPT-4 Turbo	--model gpt-4-turbo-2024-04-09
Claude 3 Opus	--model claude-3-opus-20240229
Claude 3 Sonnet	--model claude-3-sonnet-20240229
Llama 3 70B	--model llama3:70b

完整的模型支持列表可参考README.md

快速开始

要使用AutoCodeRover生成量子算法代码，请按照以下步骤操作：

1. 设置API密钥：

export OPENAI_KEY=sk-YOUR-OPENAI-API-KEY-HERE

2. 构建并启动Docker容器：

docker build -f Dockerfile.minimal -t acr .
docker run -it -e OPENAI_KEY="${OPENAI_KEY:-OPENAI_API_KEY}" acr

3. 运行量子算法代码生成任务：

PYTHONPATH=. python app/main.py local-issue --output-dir output --model gpt-4o-2024-05-13 --model-temperature 0.2 --task-id quantum_algorithm_gen --local-repo ./quantum_project --issue-file ./quantum_issue.txt

结论与展望

AutoCodeRover为量子算法代码的自动生成提供了强大的支持。通过结合程序结构感知和LLM的能力，它能够有效应对量子代码生成的独特挑战。未来，AutoCodeRover将进一步优化量子算法特有的代码生成策略，提高量子程序的生成质量和效率。

对于量子机器学习研究者和开发者而言，AutoCodeRover可以显著减少编写和调试量子算法的时间，让研究者能够更专注于算法创新而非代码实现细节。

官方文档：README.md 实验详情：EXPERIMENT.md 配置示例：conf/example.conf

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