論文の概要: Evaluating Software Development Agents: Patch Patterns, Code Quality, and Issue Complexity in Real-World GitHub Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12468v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 11:33:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:39.300933
• Title: Evaluating Software Development Agents: Patch Patterns, Code Quality, and Issue Complexity in Real-World GitHub Scenarios
• Title（参考訳）: ソフトウェア開発エージェントの評価: 実世界のGitHubシナリオにおけるパッチパターン、コード品質、課題複雑さ
• Authors: Zhi Chen, Lingxiao Jiang,
• Abstract要約: この調査は、500の現実のGitHubイシューで上位10のエージェントから4,892のパッチを評価した。 一人のエージェントが支配的であり、170の問題が未解決であり、改善の余地があった。 ほとんどのエージェントはコードの信頼性とセキュリティを維持し、新しいバグや脆弱性を避けた。 一部のエージェントはコードの複雑さを増し、多くの重複を減らし、コードの臭いを最小限にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.949319911378826
• License:
• Abstract: In recent years, AI-based software engineering has progressed from pre-trained models to advanced agentic workflows, with Software Development Agents representing the next major leap. These agents, capable of reasoning, planning, and interacting with external environments, offer promising solutions to complex software engineering tasks. However, while much research has evaluated code generated by large language models (LLMs), comprehensive studies on agent-generated patches, particularly in real-world settings, are lacking. This study addresses that gap by evaluating 4,892 patches from 10 top-ranked agents on 500 real-world GitHub issues from SWE-Bench Verified, focusing on their impact on code quality. Our analysis shows no single agent dominated, with 170 issues unresolved, indicating room for improvement. Even for patches that passed unit tests and resolved issues, agents made different file and function modifications compared to the gold patches from repository developers, revealing limitations in the benchmark's test case coverage. Most agents maintained code reliability and security, avoiding new bugs or vulnerabilities; while some agents increased code complexity, many reduced code duplication and minimized code smells. Finally, agents performed better on simpler codebases, suggesting that breaking complex tasks into smaller sub-tasks could improve effectiveness. This study provides the first comprehensive evaluation of agent-generated patches on real-world GitHub issues, offering insights to advance AI-driven software development.
• Abstract（参考訳）: 近年、AIベースのソフトウェアエンジニアリングは、事前訓練されたモデルから高度なエージェントワークフローへと進歩し、ソフトウェア開発エージェントは次の大きな飛躍を表している。 これらのエージェントは、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに対する有望なソリューションを提供する。 しかし,大規模言語モデル(LLM)によって生成されたコードについて多くの研究が行われてきたが,エージェント生成パッチに関する包括的な研究は,特に実世界の環境では不十分である。 この研究は、SWE-Bench Verifiedの500の現実のGitHubイシューにおいて、上位10のエージェントから4,892のパッチを評価することで、コード品質への影響に焦点をあてることで、ギャップを解消する。 分析の結果,170件の問題が未解決であり,改善の余地があることが確認された。 単体テストと解決された問題に合格したパッチであっても、エージェントはリポジトリ開発者のゴールドパッチと異なるファイルと関数の修正を行い、ベンチマークのテストケースカバレッジに制限があることを明らかにした。 ほとんどのエージェントは、新しいバグや脆弱性を避けながら、コードの信頼性とセキュリティを維持した。 最後に、エージェントはより単純なコードベースでより良いパフォーマンスを示し、複雑なタスクを小さなサブタスクに分割することで効率が向上した。 この研究は、エージェント生成パッチを現実のGitHub問題に対して初めて包括的な評価を行い、AI駆動ソフトウェア開発の進歩に対する洞察を提供する。

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