論文の概要: Alibaba LingmaAgent: Improving Automated Issue Resolution via Comprehensive Repository Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01422v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 03:26:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:13.267797
• Title: Alibaba LingmaAgent: Improving Automated Issue Resolution via Comprehensive Repository Exploration
• Title（参考訳）: Alibaba LingmaAgent: 総合リポジトリ探索による課題解決の自動化
• Authors: Yingwei Ma, Qingping Yang, Rongyu Cao, Binhua Li, Fei Huang, Yongbin Li,
• Abstract要約: 本稿では,問題解決のためにソフトウェアリポジトリ全体を包括的に理解し,活用するために設計された,新しいソフトウェアエンジニアリング手法であるAlibaba LingmaAgentを提案する。 提案手法では,重要なリポジトリ情報を知識グラフに凝縮し,複雑さを低減し,モンテカルロ木探索に基づく戦略を採用する。 Alibaba Cloudの製品展開と評価において、LingmaAgentは、開発エンジニアが直面した社内問題の16.9%を自動で解決し、手作業による介入で43.3%の問題を解決した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.19431011897515
• License:
• Abstract: This paper presents Alibaba LingmaAgent, a novel Automated Software Engineering method designed to comprehensively understand and utilize whole software repositories for issue resolution. Deployed in TONGYI Lingma, an IDE-based coding assistant developed by Alibaba Cloud, LingmaAgent addresses the limitations of existing LLM-based agents that primarily focus on local code information. Our approach introduces a top-down method to condense critical repository information into a knowledge graph, reducing complexity, and employs a Monte Carlo tree search based strategy enabling agents to explore and understand entire repositories. We guide agents to summarize, analyze, and plan using repository-level knowledge, allowing them to dynamically acquire information and generate patches for real-world GitHub issues. In extensive experiments, LingmaAgent demonstrated significant improvements, achieving an 18.5\% relative improvement on the SWE-bench Lite benchmark compared to SWE-agent. In production deployment and evaluation at Alibaba Cloud, LingmaAgent automatically resolved 16.9\% of in-house issues faced by development engineers, and solved 43.3\% of problems after manual intervention. Additionally, we have open-sourced a Python prototype of LingmaAgent for reference by other industrial developers https://github.com/RepoUnderstander/RepoUnderstander. In fact, LingmaAgent has been used as a developed reference by many subsequently agents.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,問題解決のためにソフトウェアリポジトリ全体を包括的に理解し,活用するために設計された,新しいソフトウェアエンジニアリング手法であるAlibaba LingmaAgentを提案する。 Alibaba Cloudが開発したIDEベースのコーディングアシスタントであるToNGYI LingmaにデプロイされたLingmaAgentは、ローカルコード情報に重点を置く既存のLLMベースのエージェントの制限に対処する。 提案手法では,重要なリポジトリ情報を知識グラフに凝縮し,複雑さを低減し,エージェントがリポジトリ全体を探索し理解するためのモンテカルロ木探索ベースの戦略を採用する。 エージェントはリポジトリレベルの知識を要約し、分析し、計画し、情報を動的に取得し、現実のGitHub問題に対するパッチを生成する。 広範な実験で、LingmaAgentはSWE-bench LiteベンチマークにおいてSWE-agentと比較して18.5倍の相対的な改善を実現した。 Alibaba Cloudの製品展開と評価において、LingmaAgentは、エンジニアが直面した社内問題の16.9%を自動で解決し、手動で介入した後に43.3%の問題を解決した。 さらに、他の産業開発者による参照のために、LingmaAgentのPythonプロトタイプをオープンソース化しました。 実際、LingmaAgentは多くの後続のエージェントによって発展的な参照として使われてきた。

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