論文の概要: RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based Agent for Program Repair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17134v2
• Date: Mon, 28 Oct 2024 17:33:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:53.602223
• Title: RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based Agent for Program Repair
• Title（参考訳）: repairAgent: プログラム修復のための自律的LLMベースのエージェント
• Authors: Islem Bouzenia, Premkumar Devanbu, Michael Pradel,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく自律型エージェントによるプログラム修復問題に対処する最初の取り組みであるReleaseAgentを紹介する。 repairAgentの主要なコントリビューションには、プログラムの修復に有用なツールセット、動的に更新されたプロンプトフォーマット、ツールを呼び出すエージェントを誘導する有限状態マシンが含まれている。 一般的なDefects4Jデータセットに対する評価は、以前の手法では修正されなかった39のバグを含む164のバグを自律的に修復するAgentの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.130469984234956
• License:
• Abstract: Automated program repair has emerged as a powerful technique to mitigate the impact of software bugs on system reliability and user experience. This paper introduces RepairAgent, the first work to address the program repair challenge through an autonomous agent based on a large language model (LLM). Unlike existing deep learning-based approaches, which prompt a model with a fixed prompt or in a fixed feedback loop, our work treats the LLM as an agent capable of autonomously planning and executing actions to fix bugs by invoking suitable tools. RepairAgent freely interleaves gathering information about the bug, gathering repair ingredients, and validating fixes, while deciding which tools to invoke based on the gathered information and feedback from previous fix attempts. Key contributions that enable RepairAgent include a set of tools that are useful for program repair, a dynamically updated prompt format that allows the LLM to interact with these tools, and a finite state machine that guides the agent in invoking the tools. Our evaluation on the popular Defects4J dataset demonstrates RepairAgent's effectiveness in autonomously repairing 164 bugs, including 39 bugs not fixed by prior techniques. Interacting with the LLM imposes an average cost of 270,000 tokens per bug, which, under the current pricing of OpenAI's GPT-3.5 model, translates to 14 cents of USD per bug. To the best of our knowledge, this work is the first to present an autonomous, LLM-based agent for program repair, paving the way for future agent-based techniques in software engineering.
• Abstract（参考訳）: 自動プログラム修復は、システムの信頼性とユーザエクスペリエンスに対するソフトウェアバグの影響を軽減する強力なテクニックとして現れました。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく自律型エージェントによるプログラム修復問題に対処する最初の取り組みであるRepreAgentを紹介する。 固定的なプロンプトや固定的なフィードバックループを持つモデルを促す既存のディープラーニングベースのアプローチとは異なり、当社の作業では、適切なツールを呼び出してバグを修正するためのアクションを自律的に計画し実行することができるエージェントとしてLLMを扱います。 repairAgentは、収集された情報と以前の修正の試みからのフィードバックに基づいて、どのツールを呼び出すかを決定しながら、バグに関する情報の収集、修復材料の収集、修正の検証を自由にインターリーブする。 repairAgentの主要なコントリビューションには、プログラムの修復に有用なツールセット、これらのツールとの対話を可能にする動的に更新されたプロンプトフォーマット、ツールを呼び出すエージェントを誘導する有限状態マシンが含まれている。 一般的なDefects4Jデータセットに対する評価は、以前の手法では修正されなかった39のバグを含む164のバグを自律的に修復するAgentの有効性を示す。 LLMとの相互作用により、バグ当たり平均270,000トークンが課せられ、OpenAIのGPT-3.5モデルの現在の価格の下では、バグ毎のUSDの14セントに変換される。 私たちの知る限りでは、この研究は、LLMベースの自律的プログラム修復エージェントを初めて提示し、将来のソフトウェア工学におけるエージェントベースの技術への道を開いたものです。

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