自律型LLMベースのプログラム修復エージェント「RepairAgent」

Belangrijkste concepten

RepairAgentは、プログラムバグを自律的に修復するための初めての取り組みです。従来のディープラーニングベースのアプローチとは異なり、LLMをツールを呼び出して自律的に行動できる代理人として扱います。

Samenvatting

本論文は、プログラムバグの修復に取り組む自律型LLMベースのエージェント「RepairAgent」を提案しています。従来のディープラーニングベースのアプローチとは異なり、RepairAgentはバグに関する情報を収集し、修復に必要な要素を検索し、修復案を検証するといった一連の行動を自律的に行います。

具体的には以下のような特徴があります:

• LLMと様々なツールを組み合わせ、人間開発者のようにバグ修復のプロセスを自律的に進めることができる
• LLMの入力プロンプトを動的に更新し、ツールの呼び出しと結果を反映させることで、柔軟な修復プロセスを実現
• バグの理解、修復材料の収集、修復案の検証といった、バグ修復に必要な各ステップをツールとして用意
• ツール呼び出しを状態遷移マシンで管理し、効率的な修復プロセスを実現

評価では、人気のDefects4Jデータセットの835件のバグに適用し、164件の正しい修復を行うことができました。これは、従来手法を上回る成果です。また、1件あたり平均270,000トークンの消費で、14セントの計算コストがかかることが分かりました。

本研究は、ソフトウェア工学分野におけるLLMベースの自律エージェントの先駆的な取り組みであり、今後のさらなる発展が期待されます。

Statistieken

バグ修復に必要な平均トークン数は270,000トークンで、1件あたり14セントのコストがかかる。
正しく修復できたバグの平均トークン数は21,000トークンで、修復できなかったバグは315,000トークンを消費した。

Citaten

なし

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

RepairAgent

by Islem Bouzen... om arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17134.pdf

Diepere vragen

プログラム修復以外のソフトウェア工学タスクにも、このようなLLMベースの自律エージェントアプローチは適用できるだろうか。

RepairAgentのようなLLMベースの自律エージェントアプローチは、プログラム修復以外のソフトウェア工学タスクにも適用可能です。例えば、コード生成、コード編集、テストケースの生成、コードの補完など、さまざまなタスクに応用できます。LLMは自然言語とソースコードを学習しており、多様なタスクにおいて人間と同等のパフォーマンスを発揮する可能性があります。自律エージェントアプローチは、タスクの自動化と効率化に貢献し、ソフトウェア開発全般に革新をもたらす可能性があります。

プログラム修復以外の分野で、LLMベースの自律エージェントがどのような新しい可能性を開くことができるだろうか。

LLMベースの自律エージェントは、プログラム修復以外の分野でもさまざまな新しい可能性を開くことができます。例えば、自然言語処理、データ解析、画像処理、音声認識などの分野での応用が考えられます。エージェントは大規模なデータセットから学習し、複雑なパターンや関係性を理解する能力を持っています。これにより、自動要約、機械翻訳、画像認識、音声合成などのタスクにおいても優れた成果を上げる可能性があります。さらに、エージェントは自律的に行動し、問題解決能力を持つため、さまざまな分野での革新的なアプリケーションが期待されます。