論文の概要: A Unified Debugging Approach via LLM-Based Multi-Agent Synergy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17153v2
- Date: Wed, 23 Oct 2024 11:56:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:53:25.592252
- Title: A Unified Debugging Approach via LLM-Based Multi-Agent Synergy
- Title（参考訳）: LLMに基づくマルチエージェント・シナジーによる統一デバッグ手法
- Authors: Cheryl Lee, Chunqiu Steven Xia, Longji Yang, Jen-tse Huang, Zhouruixin Zhu, Lingming Zhang, Michael R. Lyu,
- Abstract要約: FixAgentはマルチエージェントのシナジーによる統合デバッグのためのエンドツーエンドフレームワークである。
1.25$times$ 2.56$times$レポレベルのベンチマークであるDefects4Jのバグを修正した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.11825182386288
- License:
- Abstract: Software debugging is a time-consuming endeavor involving a series of steps, such as fault localization and patch generation, each requiring thorough analysis and a deep understanding of the underlying logic. While large language models (LLMs) demonstrate promising potential in coding tasks, their performance in debugging remains limited. Current LLM-based methods often focus on isolated steps and struggle with complex bugs. In this paper, we propose the first end-to-end framework, FixAgent, for unified debugging through multi-agent synergy. It mimics the entire cognitive processes of developers, with each agent specialized as a particular component of this process rather than mirroring the actions of an independent expert as in previous multi-agent systems. Agents are coordinated through a three-level design, following a cognitive model of debugging, allowing adaptive handling of bugs with varying complexities. Experiments on extensive benchmarks demonstrate that FixAgent significantly outperforms state-of-the-art repair methods, fixing 1.25$\times$ to 2.56$\times$ bugs on the repo-level benchmark, Defects4J. This performance is achieved without requiring ground-truth root-cause code statements, unlike the baselines. Our source code is available on https://github.com/AcceptePapier/UniDebugger.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアデバッグは、フォールトローカライゼーションやパッチ生成といった一連のステップを含む時間を要する取り組みであり、それぞれが徹底的な分析と基礎となるロジックの深い理解を必要とする。
大きな言語モデル(LLM)はコーディングタスクの有望な可能性を示しているが、デバッグのパフォーマンスは依然として限られている。
現在のLLMベースのメソッドは、しばしば独立したステップにフォーカスし、複雑なバグに対処する。
本稿では,マルチエージェント・シナジーによる統合デバッグのための最初のエンドツーエンドフレームワークであるFixAgentを提案する。
従来のマルチエージェントシステムのように、独立した専門家の行動を反映するのではなく、各エージェントがプロセスの特定のコンポーネントとして専門化することで、開発者の認知プロセス全体を模倣する。
エージェントは3段階の設計によって調整され、デバッグの認知モデルに従って、さまざまな複雑さを持つバグの適応処理を可能にする。
広範なベンチマークの実験では、FixAgentは最先端の修復方法を大幅に上回り、レポレベルのベンチマークであるDefects4Jで1.25$\times$ 2.56$\times$バグを修正している。
このパフォーマンスは、ベースラインとは異なり、根本原因のコードステートメントを必要としない。
ソースコードはhttps://github.com/AcceptePapier/UniDebugger.comで公開されています。
関連論文リスト
- Magentic-One: A Generalist Multi-Agent System for Solving Complex Tasks [39.084974125007165]
本稿では,複雑なタスクを解くための高性能なオープンソースエージェントシステムMagentic-Oneを紹介する。
Magentic-Oneでは、リードエージェントであるOrchestratorが進捗を追跡し、エラーからリカバリするための再計画を行うマルチエージェントアーキテクチャを使用している。
Magentic-Oneは3つの多様かつ挑戦的なエージェントベンチマークにおいて、最先端技術に対して統計的に競争力を発揮することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-07T06:36:19Z) - REDO: Execution-Free Runtime Error Detection for COding Agents [3.9903610503301072]
Execution-free Error Detection for Coding Agents (REDO)は、実行時のエラーと静的解析ツールを統合する方法である。
我々はREDOが11.0%の精度と9.1%の重み付きF1スコアを達成し、最先端の手法よりも優れていることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T18:06:29Z) - From Code to Correctness: Closing the Last Mile of Code Generation with Hierarchical Debugging [5.910272203315325]
さまざまなレベルの粒度でバグを分離,識別,解決し,階層的なコードデバッガであるMulti-Granularity Debugger (MG Debugger)を紹介した。
MGデバッガは問題のあるコードをサブファンクションの階層木構造に分解し、各レベルは特定のエラーの粒度を表す。
これは、HumanEvalのシード世代の精度を18.9%向上させ、HumanEvalFixの97.6%の修復成功率を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T03:57:21Z) - Textualized Agent-Style Reasoning for Complex Tasks by Multiple Round LLM Generation [49.27250832754313]
我々は、llmベースの自律エージェントフレームワークであるAgentCOTを紹介する。
それぞれのステップで、AgentCOTはアクションを選択し、それを実行して、証拠を裏付ける中間結果を得る。
エージェントCOTの性能を高めるための2つの新しい戦略を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-19T02:20:06Z) - On the Resilience of Multi-Agent Systems with Malicious Agents [58.79302663733702]
本稿では,悪意のあるエージェント下でのマルチエージェントシステムのレジリエンスについて検討する。
我々は、任意のエージェントを悪意のあるエージェントに変換する2つの方法、AutoTransformとAutoInjectを考案した。
各エージェントが他のエージェントの出力に挑戦するためのメカニズムを導入するか、あるいはメッセージのレビューと修正を行う追加のエージェントを導入することで、システムのレジリエンスを高めることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-02T03:25:20Z) - AgentFL: Scaling LLM-based Fault Localization to Project-Level Context [11.147750199280813]
本稿では,ChatGPTに基づくマルチエージェントシステムであるAgentFLについて述べる。
人間の開発者の振る舞いをシミュレートすることで、AgentFLはFLタスクを3段階のプロセスとしてモデル化する。
広く使用されているDefects4J-V1.2.0ベンチマークの評価は、AgentFLがTop-1内の395のバグのうち157をローカライズできることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T01:58:19Z) - DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models [80.73121177868357]
DebugBench - LLM(Large Language Models)のベンチマーク。
C++、Java、Pythonの4つの主要なバグカテゴリと18のマイナータイプをカバーする。
ゼロショットシナリオで2つの商用および4つのオープンソースモデルを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-09T15:46:38Z) - MAgIC: Investigation of Large Language Model Powered Multi-Agent in
Cognition, Adaptability, Rationality and Collaboration [102.41118020705876]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理の分野で大きな進歩を遂げている。
アプリケーションがマルチエージェント環境に拡張されるにつれ、包括的な評価フレームワークの必要性が高まっている。
この研究は、マルチエージェント設定内でLLMを評価するために特別に設計された新しいベンチマークフレームワークを導入している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T21:46:27Z) - MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework [32.95727162682409]
マルチエージェントコラボレーションに効率的な人間を取り入れた,革新的なメタプログラミングフレームワークであるMetaGPTを紹介する。
MetaGPTは、より合理化された検証のために、SOP(Standardized Operating Procedures)をプロンプトシーケンスにエンコードする。
協調ソフトウェアエンジニアリングベンチマークでは、MetaGPTは従来のチャットベースのマルチエージェントシステムよりも一貫性のあるソリューションを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-01T07:49:10Z) - Multi-Agent Reinforcement Learning for Microprocessor Design Space
Exploration [71.95914457415624]
マイクロプロセッサアーキテクトは、高性能でエネルギー効率の追求において、ドメイン固有のカスタマイズにますます頼っている。
この問題に対処するために,Multi-Agent RL (MARL) を利用した別の定式化を提案する。
評価の結果,MARLの定式化は単エージェントRLのベースラインよりも一貫して優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T17:10:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。