論文の概要: Empirical Research on Utilizing LLM-based Agents for Automated Bug Fixing via LangGraph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18465v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 12:01:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 04:52:26.618531
• Title: Empirical Research on Utilizing LLM-based Agents for Automated Bug Fixing via LangGraph
• Title（参考訳）: LLMを用いたLangGraphによる自動バグ修正のための実証的研究
• Authors: Jialin Wang, Zhihua Duan,
• Abstract要約: 提案システムは、4ステップの反復ワークフローにLangGraph、GLM4 Flash、ChromaDBの3つのコアコンポーネントを統合し、堅牢なパフォーマンスと機能をシームレスに提供する。 LangGraphはタスクのオーケストレーションのためのグラフベースのライブラリとして機能し、動的更新と一貫性のための統一状態オブジェクトを維持しながら、正確な制御と実行を提供する。 大きな言語モデルであるGLM4 Flashは、自然言語理解、文脈推論、多言語サポートなどの高度な機能を活用して、ユーザのプロンプトに基づいて正確なコードスニペットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
• License:
• Abstract: This paper presents a novel framework for automated code generation and debugging, designed to improve accuracy, efficiency, and scalability in software development. The proposed system integrates three core components LangGraph, GLM4 Flash, and ChromaDB within a four step iterative workflow to deliver robust performance and seamless functionality. LangGraph serves as a graph-based library for orchestrating tasks, providing precise control and execution while maintaining a unified state object for dynamic updates and consistency. It supports multi-agent, hierarchical, and sequential processes, making it highly adaptable to complex software engineering workflows. GLM4 Flash, a large language model, leverages its advanced capabilities in natural language understanding, contextual reasoning, and multilingual support to generate accurate code snippets based on user prompts. ChromaDB acts as a vector database for semantic search and contextual memory storage, enabling the identification of patterns and the generation of context-aware bug fixes based on historical data. The system operates through a structured four-step process: (1) Code Generation, which translates natural language descriptions into executable code; (2) Code Execution, which validates the code by identifying runtime errors and inconsistencies; (3) Code Repair, which iteratively refines buggy code using ChromaDB's memory capabilities and LangGraph's state tracking; and (4) Code Update, which ensures the code meets functional and performance requirements through iterative modifications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソフトウェア開発における精度,効率,スケーラビリティの向上を目的とした,コードの自動生成とデバッグのための新しいフレームワークを提案する。 提案システムでは,LangGraph,GLM4 Flash,ChromaDBの3つのコアコンポーネントを4ステップの反復ワークフローに統合し,堅牢なパフォーマンスとシームレスな機能を実現する。 LangGraphはタスクのオーケストレーションのためのグラフベースのライブラリとして機能し、動的更新と一貫性のための統一状態オブジェクトを維持しながら、正確な制御と実行を提供する。 マルチエージェント、階層、シーケンシャルなプロセスをサポートし、複雑なソフトウェアエンジニアリングワークフローに高度に適応できる。 大きな言語モデルであるGLM4 Flashは、自然言語理解、文脈推論、多言語サポートなどの高度な機能を活用して、ユーザのプロンプトに基づいて正確なコードスニペットを生成する。 ChromaDBはセマンティック検索とコンテキスト記憶のためのベクトルデータベースとして機能し、パターンの識別と過去のデータに基づいたコンテキスト認識バグフィックスの生成を可能にする。 1)自然言語記述を実行可能なコードに変換するコード生成,(2)実行時エラーと不整合を識別してコードを検証するコード実行,(3)ChromaDBのメモリ機能とLangGraphのステートトラッキングを使ってバギーコードを反復的に洗練するコード修復,(4)コード更新。

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