شهد مجال تطوير البرمجيات تحولات نوعية مع ظهور وكالات الشفرات المعتمدة على نماذج اللغة الضخمة (Large Language Models)، ولكن فعالية هذه الوكالات في التعامل مع شفرة الأنظمة المعقدة لا تزال بحاجة إلى المزيد من الاستكشاف. الشفرة المعقدة تتطلب دراسة عميقة للسياقات المختلفة المشتقة من قاعدة الشفرة الكبيرة وتاريخ التعديلات الضخم.

وبناءً على هذا، تم تصميم Code Researcher، وهو أول وكيل بحث عميق مختص بالشفرات، وهدفه الرئيسي هو تحسين عملية إنشاء التصحيحات للتعامل مع الأعطال المبلغ عنها في شفرة الأنظمة.

يعمل Code Researcher من خلال تحليل متعدد المراحل للجوانب الدلالية (semantics) والنماذج وتاريخ التعديلات، حيث يقوم بجمع كل المعلومات الضرورية من قاعدة الشفرة وتاريخ التعديلات ذات الصلة.

جرت تقييمات لـ Code Researcher على kBenchSyz، وهو معيار يتضمن أعطال نواة Linux، وقد أظهر أداءً متميزًا، حيث حقق معدل حل الأعطال (Crash Resolution Rate) بلغ 48%، متفوقًا على وكالات أخرى مثل SWE-agent بمعدل 31.5% وAgentless بمعدل 31% باستخدام نموذج GPT-4o من OpenAI.

علاوة على ذلك، عند زيادة حجم العينة إلى 10 مسارات، ارتفعت المعدل إلى 54%. كما أثبت Code Researcher قوة تحمل جيدة لاختيار النماذج، حيث حقق 67% مع نموذج Gemini 2.5-Flash الأحدث.

عبر تجربة أخرى مع برنامج وسائط متعددة مفتوح المصدر، تم إظهار قدرة Code Researcher على التعميم، مع إجراء تحليلات إضافية تفصيلية.

تظهر تجاربنا أهمية جمع السياقات العالمية والتفكير المتعدد الجوانب في الشفرات الكبيرة، مما يفتح أمامنا آفاقًا جديدة في التعامل مع التحديات البرمجية في المستقبل.