論文の概要: GitAgent: Facilitating Autonomous Agent with GitHub by Tool Extension
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17294v1
- Date: Thu, 28 Dec 2023 15:47:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-02 15:13:38.582120
- Title: GitAgent: Facilitating Autonomous Agent with GitHub by Tool Extension
- Title(参考訳): GitAgent: ツール拡張によるGitHubによる自律エージェントの実現
- Authors: Bohan Lyu, Xin Cong, Heyang Yu, Pan Yang, Yujia Qin, Yining Ye, Yaxi
Lu, Zhong Zhang, Yukun Yan, Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
- Abstract要約: さまざまなタスクを実行できる外部ツールを備えた大規模言語モデル(LLM)に焦点が当てられている。
本稿では,GitHubから自動ツール拡張を実現するエージェントであるGitAgentを紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 81.44231422624055
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While Large Language Models (LLMs) like ChatGPT and GPT-4 have demonstrated
exceptional proficiency in natural language processing, their efficacy in
addressing complex, multifaceted tasks remains limited. A growing area of
research focuses on LLM-based agents equipped with external tools capable of
performing diverse tasks. However, existing LLM-based agents only support a
limited set of tools which is unable to cover a diverse range of user queries,
especially for those involving expertise domains. It remains a challenge for
LLM-based agents to extend their tools autonomously when confronted with
various user queries. As GitHub has hosted a multitude of repositories which
can be seen as a good resource for tools, a promising solution is that
LLM-based agents can autonomously integrate the repositories in GitHub
according to the user queries to extend their tool set. In this paper, we
introduce GitAgent, an agent capable of achieving the autonomous tool extension
from GitHub. GitAgent follows a four-phase procedure to incorporate
repositories and it can learn human experience by resorting to GitHub
Issues/PRs to solve problems encountered during the procedure. Experimental
evaluation involving 30 user queries demonstrates GitAgent's effectiveness,
achieving a 69.4% success rate on average.
- Abstract(参考訳): ChatGPTやGPT-4のようなLarge Language Models (LLMs) は自然言語処理に優れた能力を発揮しているが、複雑な多面的タスクに対処する上での有効性は限定的である。
研究領域の増大は、多様なタスクを実行できる外部ツールを備えたLCMベースのエージェントに焦点を当てている。
しかし、既存の LLM ベースのエージェントは、特に専門分野を含む様々なユーザクエリをカバーできない限られたツール群しかサポートしていない。
LLMベースのエージェントは、さまざまなユーザクエリに直面すると、ツールを自律的に拡張することが依然として課題である。
githubは、ツールに適したリソースと見なすことのできる多数のリポジトリをホストしているため、llmベースのエージェントは、ユーザクエリに従ってgithubのリポジトリを自律的に統合して、ツールセットを拡張することができる。
本稿では,githubから自動ツール拡張を実現するエージェントであるgitagentを紹介する。
GitAgentはリポジトリを組み込むための4段階の手順に従っており、GitHub Issues/PRを使用して、手続き中に遭遇した問題を解決することで、ヒューマンエクスペリエンスを学ぶことができる。
30のユーザクエリによる実験的評価はgitagentの有効性を示し、平均69.4%の成功率を達成した。
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