論文の概要: BugCraft: End-to-End Crash Bug Reproduction Using LLM Agents in Minecraft
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20036v1
- Date: Tue, 25 Mar 2025 19:34:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:22:21.981133
- Title: BugCraft: End-to-End Crash Bug Reproduction Using LLM Agents in Minecraft
- Title（参考訳）: BugCraft: MinecraftのLLMエージェントを使ったエンドツーエンドのクラッシュバグ再現
- Authors: Eray Yapağcı, Yavuz Alp Sencer Öztürk, Eray Tüzün,
- Abstract要約: BugCraftは、Minecraftのクラッシュバグの再現を自動化するために設計されたエンドツーエンドフレームワークである。
ステップシンセサイザーは、ユーザが提出したバグレポートを構造化ステップに変換して再生する(S2R)
Action Modelは、Minecraft内でこれらのS2Rステップを実行し、報告されたクラッシュをトリガーする。
BugCraft-Benchで評価した結果,クラッシュバグの30.23%をエンドツーエンドで再現できたのです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2134505920972547
- License:
- Abstract: Reproducing game bugs, in our case crash bugs in continuously evolving games like Minecraft, is a notoriously manual, time-consuming, and challenging process to automate. Despite the success of LLM-driven bug reproduction in other software domains, games, with their complex interactive environments, remain largely unaddressed. This paper introduces BugCraft, a novel end-to-end framework designed to automate the reproduction of crash bugs in Minecraft directly from user-submitted bug reports, addressing the critical gap in automated game bug reproduction. BugCraft employs a two-stage approach: first, a Step Synthesizer leverages LLMs and Minecraft Wiki knowledge to transform bug reports into high-quality, structured steps to reproduce (S2R). Second, an Action Model, powered by a vision-based LLM agent (GPT-4o) and a custom macro API, executes these S2R steps within Minecraft to trigger the reported crash. To facilitate evaluation, we introduce BugCraft-Bench, a curated dataset of Minecraft crash bug reports. Evaluated on BugCraft-Bench, our framework successfully reproduced 30.23% of crash bugs end-to-end. The Step Synthesizer demonstrated a 66.28% accuracy in generating correct bug reproduction plans, highlighting its effectiveness in interpreting and structuring bug report information. BugCraft demonstrates the feasibility of automated reproduction of crash bugs in complex game environments using LLMs, opening promising avenues for game testing and development. The framework and the BugCraft-Bench dataset pave the way for future research in automated game bug analysis and hold potential for generalization to other interactive game platforms. Finally, we make our code open at https://bugcraft2025.github.io/
- Abstract（参考訳）: Minecraftのような継続的な進化を続けるゲームのクラッシュバグを再現するゲームバグは、手作業で、時間がかかり、自動化が難しいことで知られています。
他のソフトウェア領域でのLLM駆動のバグ再現の成功にもかかわらず、複雑なインタラクティブ環境を持つゲームは、ほとんど役に立たないままである。
本稿では,Minecraftにおけるクラッシュバグの再現をユーザからの報告から直接自動化する,新たなエンドツーエンドフレームワークであるBugCraftを紹介し,自動ゲームバグの再現における重大なギャップに対処する。
まず、ステップシンセサイザーはLSMとMinecraft Wikiの知識を活用して、バグレポートを高品質で構造化されたステップに変換します(S2R)。
第2に、視覚ベースのLLMエージェント(GPT-4o)とカスタムマクロAPIを備えたアクションモデルが、Minecraft内でこれらのS2Rステップを実行して、報告されたクラッシュをトリガーする。
評価を容易にするために,MinecraftのクラッシュバグレポートのキュレートしたデータセットであるBugCraft-Benchを紹介した。
私たちのフレームワークはBugCraft-Benchで評価され、エンドツーエンドのクラッシュバグの30.23%を再現しました。
Step Synthesizerは66.28%の精度で正確なバグ再現計画を作成し、バグ報告情報の解釈と構造化の有効性を強調した。
BugCraftは、LLMを使用して複雑なゲーム環境におけるクラッシュバグの自動再現の実現可能性を示し、ゲームテストと開発に有望な道を開く。
このフレームワークとBugCraft-Benchデータセットは、自動ゲームバグ分析における将来の研究の道を開き、他のインタラクティブなゲームプラットフォームへの一般化の可能性を秘めている。
最後に、コードをhttps://bugcraft2025.github.io/で公開します。
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