Мой блог
Microsoft представила Scope: опенсорс-платформу для тестирования AI-агентов
Развитие автономных систем программирования привело к появлению новой категории инструментов, которые берут на себя не только написание кода, но и выбор подходящих SDK или вызов внешних инструментов. Однако сценарии, которые не вызывают затруднений у человека, часто становятся препятствием для нейросетей. Чтобы систематизировать проверку таких случаев, корпорация Microsoft открыла исходный код инструмента Scope, позволяющего оценивать эффективность и стабильность работы ИИ-ассистентов в реальных рабочих условиях.
Проект Scope позиционируется как решение для сферы Developer Agent Experience (DevAx). Основная задача платформы — предоставить среду для оценки существующих кодинг-агентов, выявляя моменты, в которых алгоритмы допускают ошибки или заходят в тупик. Исходный код инструмента распространяется под лицензией MIT, что позволяет разработчикам свободно использовать и модифицировать его под собственные нужды.
Механика работы и оценки результатов
Инструмент для тестирования AI-агентов Scope работает по принципу контролируемого выполнения задач. Пользователь задает конкретную цель, предоставляет (при необходимости) базовую кодовую базу и определяет конфигурацию агента. После этого система запускает выбранного помощника — например, GitHub Copilot или Claude Code — для выполнения поставленной задачи.
Граф зависимостей и критерии успеха
Определение успешности выполнения задачи строится на основе иерархии критериев, которые формируют граф зависимостей. Это означает, что проверка одного условия может блокировать или активировать следующие этапы тестирования. В материале приводится пример простого сценария: агент должен создать сервер на Node.js, где обязательным условием является наличие маршрута GET /health, возвращающего ответ в формате JSON. Если структура ответа не соответствует формату, последующие проверки могут быть признаны нецелесообразными.
Роль нейросети-судьи
За финальную оценку каждой итерации отвечает специальный сервис-судья на базе большой языковой модели (LLM). Он анализирует действия агента на соответствие заданным критериям и выставляет баллы. В первоисточнике подчеркивается, что системы на базе LLM не застрахованы от ошибок. По этой причине Microsoft указывает на необходимость человеческого контроля при вынесении критически важных вердиктов на основе полученных данных.
Инструментарий для глубокой отладки
Одной из ключевых особенностей системы является детальное протоколирование процесса. Каждая сессия тестирования сохраняет живые логи, сгенерированные файлы, снимки рабочего пространства и историю вызовов внешних инструментов. Если агент не справляется с каким-то критерием, разработчик может отследить цепочку действий до момента возникновения проблемы.
Профилирование и вариативность
Scope позволяет создавать версионные профили, в которых фиксируются конкретные модели, навыки, расширения и используемые серверы Model Context Protocol (MCP). Это дает возможность изменять один параметр (например, версию модели) и перезапускать ту же задачу для прямого сравнения результатов.
Поскольку ответы нейросетей могут варьироваться от попытки к попытке даже при идентичных вводных, в платформе предусмотрена функция многократного повторения сценария. Это помогает отличить случайный сбой от системной ошибки в логике работы агента. Для имитации взаимодействия с реальными людьми используются настраиваемые «персоны», которые позволяют задать тон общения и точку зрения виртуального пользователя.
Области практического применения
Платформа Scope ориентирована на несколько групп специалистов, занимающихся созданием инструментов для разработчиков и документации. В материале выделяются три основных направления использования системы.
Улучшение документации и поддержка SDK
Команды по техническому документированию могут использовать Scope для поиска инструкций, которые ИИ-агенты систематически игнорируют или понимают неверно. После внесения правок в текст документации сценарий запускается повторно для проверки того, стал ли агент лучше справляться с задачей. Для владельцев SDK система полезна тем, что позволяет проверить, выбирает ли агент их библиотеку в качестве приоритетной при решении конкретных задач и как на этот выбор влияют новые примеры кода.
Оптимизация CLI и серверов MCP
Разработчики интерфейсов командной строки (CLI) и серверов протокола контекста моделей могут использовать трассировку Scope для выявления моментов, когда агент впадает в ступор. Часто это происходит из-за нечетких описаний инструментов или сообщений об ошибках, которые не дают алгоритму достаточно информации для следующего шага. Визуализация процесса помогает сделать инструменты более «понятными» для искусственного интеллекта.
Требования к установке и запуск
На данный момент Scope не предоставляется в виде облачного сервиса. Это автономное решение, которое пользователю необходимо разворачивать самостоятельно на своих мощностях. Для локальной настройки требуется определенный набор программного обеспечения:
- Docker с поддержкой Compose v2;
- Node.js версии 22;
- менеджер пакетов pnpm;
- инструмент mkcert для работы с сертификатами;
- GitHub CLI.
Стандартный воркер системы требует наличия активной подписки GitHub Copilot, а для работы «судьи» понадобятся учетные данные провайдера выбранной языковой модели. Для команд, которым требуется общее развертывание, предусмотрена возможность инсталляции в Kubernetes с использованием Helm-чартов.
Управление системой осуществляется через веб-портал, интерфейс командной строки или REST API, что позволяет интегрировать тестирование в существующие CI/CD-пайплайны. Несмотря на открытость кода, Microsoft отмечает, что для внесения правок в основной репозиторий сторонним разработчикам потребуется подписать лицензионное соглашение с корпорацией.
