Runtime Autonomous AI Debugger 是一款由 Lightrun 推出的基于生成式人工智能的自动化调试工具，能够在代码运行时实时分析和修复问题。
一、主要功能
自动化调试流程：从问题工单开始，自动定位问题代码行，并在集成开发环境（IDE）中提供修复建议。
实时分析与预测：实时分析日志、追踪信息和指标，检测异常并预测潜在故障。
跨系统事件关联：能够跨微服务和分布式系统关联相关事件，快速定位问题根源。
动态可观察性：允许开发者在代码运行时添加日志和快照，逐行调试，直至找到问题的根本原因。
修复建议与验证：基于历史数据和模式识别提出修复方案，并利用实时生产数据验证假设。
二、技术原理
生成式 AI 模型：使用生成式 AI 模型，结合公司上下文的可观测性数据、日志和遥测数据进行训练，模拟开发者解决运行时问题的工作流程。
动态可观察性 SDK：通过 SDK 在代码的特定行添加快照和日志，实现逐行调试，减少日志记录的繁琐过程。
实时数据验证：利用实时生产数据验证问题假设，确保调试的准确性和高效性。
三、应用场景
软件开发：在开发过程中快速定位和修复代码问题，提升开发效率。
生产环境：在生产环境中实时监控和修复问题，减少故障排查时间。
微服务和分布式系统：跨多个服务和系统快速关联和解决问题。
企业级应用：适用于大规模企业软件项目，提升软件质量和稳定性。
四、使用方法
问题提交：开发者向工具提交问题工单。
代码定位与建议：工具定位相关代码文件，并提出问题排查建议。
验证假设：开发者使用 Lightrun 操作验证问题假设。
修复问题：根据工具建议的修复方案进行修复。
五、适用人群
软件开发者：提升调试效率，减少故障排查时间。
运维工程师：快速解决生产环境中的问题。
开发团队：适用于需要高效调试和快速修复的企业开发团队。
六、优缺点介绍
优点：
高效：将故障排查时间减少一半以上，生产环境中事件的平均解决时间缩短至几分钟。
自动化：从问题报告到修复的整个流程实现自动化。
实时性：在代码运行时进行调试，无需重新部署。
集成性：无缝集成到 IDE 中，提供完整的自动化生成式 AI 体验。
缺点：
依赖数据质量：工具的准确性依赖于可观测性数据和日志的质量。
学习成本：虽然操作简单，但开发者需要熟悉工具的使用方法。
适用范围：目前仍处于私人测试阶段，可能在某些复杂场景下存在局限性。
分类标签：软件开发工具、人工智能、调试工具、生成式 AI、生产环境优化