論文の概要: HyperAgent: Generalist Software Engineering Agents to Solve Coding Tasks at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16299v1
- Date: Tue, 5 Nov 2024 17:22:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 17:42:27.633582
- Title: HyperAgent: Generalist Software Engineering Agents to Solve Coding Tasks at Scale
- Title（参考訳）: HyperAgent: コーディングタスクを大規模に解決する汎用ソフトウェアエンジニアリングエージェント
- Authors: Huy Nhat Phan, Phong X. Nguyen, Nghi D. Q. Bui,
- Abstract要約: ソフトウェア工学(SE)タスクの幅広い領域に対処するために設計された,新しい汎用マルチエージェントシステムであるHyperAgentを紹介する。
Planner、Navigator、Code Editor、Executorの4つの特別なエージェントで構成され、HyperAgentはSEタスクのライフサイクル全体を管理する。
広範な評価を通じて、HyperAgentは様々なSEタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.641402231731082
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized software engineering (SE), demonstrating remarkable capabilities in various coding tasks. While recent efforts have produced autonomous software agents based on LLMs for end-to-end development tasks, these systems are typically designed for specific SE tasks. We introduce HyperAgent, a novel generalist multi-agent system designed to address a wide spectrum of SE tasks across different programming languages by mimicking human developers' workflows. Comprising four specialized agents - Planner, Navigator, Code Editor, and Executor. HyperAgent manages the full lifecycle of SE tasks, from initial conception to final verification. Through extensive evaluations, HyperAgent achieves state-of-the-art performance across diverse SE tasks: it attains a 25.01% success rate on SWE-Bench-Lite and 31.40% on SWE-Bench-Verified for GitHub issue resolution, surpassing existing methods. Furthermore, HyperAgent demonstrates SOTA performance in repository-level code generation (RepoExec), and in fault localization and program repair (Defects4J), often outperforming specialized systems. This work represents a significant advancement towards versatile, autonomous agents capable of handling complex, multi-step SE tasks across various domains and languages, potentially transforming AI-assisted software development practices.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はソフトウェア工学(SE)に革命をもたらし、様々なコーディングタスクにおいて顕著な能力を発揮している。
近年の取り組みでは、エンド・ツー・エンドの開発タスクにLLMをベースとした自律型ソフトウェアエージェントが開発されているが、これらのシステムは通常、特定のSEタスク用に設計されている。
我々は,ヒューマン開発者のワークフローを模倣して,様々なプログラミング言語にまたがる幅広いSEタスクに対処するために設計された,新しい汎用マルチエージェントシステムHyperAgentを紹介する。
Planner、Navigator、Code Editor、Executorの4つの特殊エージェントを補完する。
HyperAgentは、初期概念から最終的な検証まで、SEタスクの完全なライフサイクルを管理する。
幅広い評価を通じて、HyperAgentはさまざまなSEタスクにわたる最先端のパフォーマンスを達成する。SWE-Bench-Liteで25.01%、GitHubイシュー解決でSWE-Bench-Verifiedで31.40%、既存のメソッドを上回り、成功率を達成した。
さらに、HyperAgentはリポジトリレベルのコード生成(RepoExec)およびフォールトローカライゼーションとプログラム修復(Defects4J)におけるSOTAのパフォーマンスをデモしている。
この作業は、さまざまなドメインや言語にわたる複雑な多段階のSEタスクを処理でき、AI支援のソフトウェア開発プラクティスを変革する可能性のある、汎用的で自律的なエージェントに対する大きな進歩を表している。
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