AI 时代的静态代码分析：智能代码分析代理的概念、功能与潜力探析
软件工程
2023-10-16 v1
摘要
软件系统日益复杂且开发周期不断加快，给管理代码错误与实现业务逻辑带来了重大挑战。传统技术虽是软件质量保障的基石，但在处理复杂业务逻辑与大规模代码库时存在局限。为应对这些挑战，我们提出智能代码分析代理（ICAA）这一新概念，其结合了 AI 模型、工程流程设计以及传统非 AI 组件。ICAA 利用大语言模型（LLM）如 GPT-3 或 GPT-4 的能力，自动检测与诊断代码错误及业务逻辑不一致。在对该概念的探索中，我们观察到缺陷检测准确率显著提升，假阳性率从基线的 85% 降至 66%，且召回率达 60.8%，前景可观。然而，与 LLM 相关的 token 消耗成本，尤其是分析每行代码的平均成本，仍是广泛采用的重要考量。尽管存在此挑战，我们的发现表明 ICAA 具有革新软件质量保障的巨大潜力，可显著提升软件开发过程中缺陷检测的效率与准确性。我们希望这项开创性工作能启发该领域的进一步研究与创新，聚焦于完善 ICAA 概念并探索降低成本之途径。
引用
@article{arxiv.2310.08837,
title = {Static Code Analysis in the AI Era: An In-depth Exploration of the Concept, Function, and Potential of Intelligent Code Analysis Agents},
author = {Gang Fan and Xiaoheng Xie and Xunjin Zheng and Yinan Liang and Peng Di},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.08837},
year = {2023}
}