تُعدّ وكلاء البرمجة نوعًا من أنظمة تطوير البرمجيات الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي، والتي تتمحور عادةً حول نموذج لغوي كبير (LLM). تُساعد هذه الوكلاء أو تُنجز مهام هندسية بشكل مستقل، مثل توليد الشفرة البرمجية، وتصحيح الأخطاء البرمجية، وإصلاح العيوب، وصيانة البرمجيات، وذلك من خلال فهم متطلبات اللغة الطبيعية، وتحليل مستودعات الشفرة البرمجية، واستخدام أدوات التطوير، وتنفيذ مهام الاختبار. وعلى عكس أدوات إكمال الشفرة البرمجية التقليدية، تستطيع وكلاء البرمجة تخطيط عمليات متعددة الخطوات حول المهمة المستهدفة، وتعديل عملية التنفيذ باستمرار بناءً على التغذية الراجعة من البيئة الخارجية.

يعتمد تطوير برامج البرمجة الذكية على نماذج برمجية ضخمة، وأطر عمل للبرامج الذكية، وتقنيات أتمتة هندسة البرمجيات. في عام 2024، نشر باحثون من جامعة برينستون ومؤسسات أخرى ورقة بحثية...*SWE-agent: واجهات بين الوكيل والحاسوب تُمكّن هندسة البرمجيات الآلية*تقترح هذه الورقة البحثية SWE-agent، وهو إطار عمل ذكي للوكلاء يُستخدم في مهام هندسة البرمجيات. يقدم البحث واجهة بين الوكيل والحاسوب (ACI)، مما يُمكّن نماذج اللغة الكبيرة من التفاعل مع مستودعات التعليمات البرمجية، وبيئات الطرفية، وأدوات التطوير من خلال واجهة مصممة خصيصًا. يتيح ذلك إجراء تعديلات على التعليمات البرمجية، واختبارها، وإصلاح الأخطاء في مهام هندسة البرمجيات الواقعية على منصة GitHub، مما يوفر مرجعًا هامًا للبحوث اللاحقة حول وكلاء البرمجة.

تُستخدم وكلاء التشفير بشكل أساسي لمعالجة مشكلات مثل عدم كفاية فهم السياق، ونقص التغذية الراجعة البيئية، وصعوبة التعامل مع مهام هندسية معقدة عندما تُولّد نماذج اللغات التقليدية الكبيرة الشفرة مباشرةً. تشمل عملياتها الأساسية عادةً فهم المهمة، واسترجاع الشفرة، وتخطيط خطة التعديل، وتحرير الشفرة، وإجراء الاختبارات، والتحسين التكراري بناءً على التغذية الراجعة. من خلال ربط المترجمات، والمحطات الطرفية، وأنظمة التحكم في الإصدار، وأطر الاختبار، يمكن لوكلاء التشفير تشكيل عملية تطوير ذات حلقة مغلقة من "التوليد - التنفيذ - التقييم - التصحيح".

في السنوات الأخيرة، ومع تحسن قدرات نماذج لغات البرمجة الكبيرة، ازداد استخدام وكلاء البرمجة في سيناريوهات مساعدة تطوير البرمجيات. ومن الأدوات النموذجية في هذا المجال مساعدو تحرير وتطوير البرمجيات المبنية على نماذج كبيرة، مثل Claude Code من Anthropic وCursor Agent من Anysphere. تُساعد هذه الأنظمة المطورين على أتمتة كتابة التعليمات البرمجية وفهمها وتصحيحها وتحليلها، بالإضافة إلى مهام هندسية أخرى، إلا أنها لا تزال تتطلب إشرافًا بشريًا لضمان صحة التعليمات البرمجية المُولَّدة وأمانها وموثوقيتها.