論文の概要: DocAgent: A Multi-Agent System for Automated Code Documentation Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08725v2
- Date: Fri, 18 Apr 2025 04:32:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-28 12:30:42.481711
- Title: DocAgent: A Multi-Agent System for Automated Code Documentation Generation
- Title（参考訳）: DocAgent: 自動コードドキュメンテーション生成のためのマルチエージェントシステム
- Authors: Dayu Yang, Antoine Simoulin, Xin Qian, Xiaoyi Liu, Yuwei Cao, Zhaopu Teng, Grey Yang,
- Abstract要約: 本稿では、トポロジ的コード処理によるインクリメンタルコンテキスト構築のための新しいマルチエージェント協調システムDocAgentを紹介する。
特殊なエージェント(Reader、Searcher、Writer、Verifier、Orchestrator)が共同でドキュメントを生成する。
また, 完全性, ヘルプ性, 真実性を評価する多面的評価フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.653779364214401
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High-quality code documentation is crucial for software development especially in the era of AI. However, generating it automatically using Large Language Models (LLMs) remains challenging, as existing approaches often produce incomplete, unhelpful, or factually incorrect outputs. We introduce DocAgent, a novel multi-agent collaborative system using topological code processing for incremental context building. Specialized agents (Reader, Searcher, Writer, Verifier, Orchestrator) then collaboratively generate documentation. We also propose a multi-faceted evaluation framework assessing Completeness, Helpfulness, and Truthfulness. Comprehensive experiments show DocAgent significantly outperforms baselines consistently. Our ablation study confirms the vital role of the topological processing order. DocAgent offers a robust approach for reliable code documentation generation in complex and proprietary repositories.
- Abstract（参考訳）: 高品質なコードドキュメンテーションは、特にAIの時代において、ソフトウェア開発に不可欠です。
しかし、LLM(Large Language Models)を自動で生成することは、既存のアプローチが不完全、不完全、あるいは事実的に誤った出力を生成することが多いため、依然として困難である。
本稿では、トポロジ的コード処理によるインクリメンタルコンテキスト構築のための新しいマルチエージェント協調システムDocAgentを紹介する。
特殊なエージェント(Reader、Searcher、Writer、Verifier、Orchestrator)が共同でドキュメントを生成する。
また, 完全性, ヘルプ性, 真実性を評価する多面的評価フレームワークを提案する。
総合的な実験はDocAgentがベースラインを大幅に上回っていることを示している。
我々のアブレーション研究は、トポロジカルな処理順序の重要な役割を裏付けるものである。
DocAgentは、複雑でプロプライエタリなリポジトリで信頼性の高いコードドキュメンテーションを生成するための堅牢なアプローチを提供する。
関連論文リスト
- Paper2Code: Automating Code Generation from Scientific Papers in Machine Learning [57.09163579304332]
機械学習論文を機能コードリポジトリに変換するフレームワークであるPaperCoderを紹介した。
PaperCoderは3つの段階で動作する。計画、図によるシステムアーキテクチャの設計、ファイル依存の特定、構成ファイルの生成である。
次に、モデルベースおよび人的評価の両方に基づいて、機械学習論文からコード実装を生成するPaperCoderを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-24T01:57:01Z) - MDocAgent: A Multi-Modal Multi-Agent Framework for Document Understanding [40.52017994491893]
MDocAgentは、テキストとイメージの両方を活用する新しいRAGおよびマルチエージェントフレームワークである。
本システムでは, 汎用エージェント, クリティカルエージェント, テキストエージェント, 画像エージェント, 要約エージェントの5種類の特殊エージェントを用いる。
5つのベンチマークの予備実験では、MDocAgentの有効性が示され、平均12.1%の改善が達成された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-18T06:57:21Z) - Doc-Guided Sent2Sent++: A Sent2Sent++ Agent with Doc-Guided memory for Document-level Machine Translation [11.36816954288264]
本稿では,インクリメンタルな文レベル強制デコード戦略を利用するエージェントであるDoc-Guided Sent2Sent++を紹介する。
私たちは、Sent2Sent++が他のメソッドよりも品質、一貫性、レイテンシで優れていることを実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-15T02:25:35Z) - BigDocs: An Open Dataset for Training Multimodal Models on Document and Code Tasks [57.589795399265945]
我々は,30タスクにわたる750万のマルチモーダルドキュメントからなる高品質なオープンアクセスデータセットであるBigDocs-7.5Mを紹介した。
BigDocs-Benchも導入しています。
実験の結果,BigDocs-Bench を用いたトレーニングでは,クローズドソース GPT-4o よりも平均性能が 25.8% 向上していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-05T21:41:20Z) - Commit0: Library Generation from Scratch [77.38414688148006]
Commit0は、AIエージェントにスクラッチからライブラリを書くよう促すベンチマークである。
エージェントには、ライブラリのAPIを概説する仕様文書と、インタラクティブなユニットテストスイートが提供されている。
Commit0はまた、モデルが生成したコードに対して静的解析と実行フィードバックを受け取る、インタラクティブな環境も提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-02T18:11:30Z) - Codev-Bench: How Do LLMs Understand Developer-Centric Code Completion? [60.84912551069379]
Code-Development Benchmark (Codev-Bench)は、細粒度で現実世界、リポジトリレベル、開発者中心の評価フレームワークです。
Codev-Agentは、リポジトリのクローリングを自動化し、実行環境を構築し、既存のユニットテストから動的呼び出しチェーンを抽出し、データ漏洩を避けるために新しいテストサンプルを生成するエージェントベースのシステムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T09:11:10Z) - ComfyBench: Benchmarking LLM-based Agents in ComfyUI for Autonomously Designing Collaborative AI Systems [80.69865295743149]
この研究は、LLMベースのエージェントを使用して、協調AIシステムを自律的に設計する試みである。
ComfyBenchをベースとしたComfyAgentは,エージェントが自律的に協調的なAIシステムを生成して設計できるようにするフレームワークである。
ComfyAgentは、o1-previewに匹敵する解像度を達成し、ComfyBenchの他のエージェントをはるかに上回っているが、ComfyAgentはクリエイティブタスクの15%しか解決していない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T17:44:10Z) - Supporting Software Maintenance with Dynamically Generated Document Hierarchies [41.407915858583344]
HGENは、ソースコードを6つのステージで変換し、構造化された文書の階層構造に変換する、完全に自動化されたパイプラインである。
我々はHGENを定量的にも質的にも評価した。
その結果,HGENは手作業で構築したドキュメントに類似したアーティファクト階層を生成し,コアコンセプトをベースラインアプローチよりもはるかに高いカバレッジで実現していることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-11T17:11:14Z) - CodeRAG-Bench: Can Retrieval Augment Code Generation? [78.37076502395699]
検索拡張生成を用いたコード生成の系統的,大規模な解析を行う。
まず、コード生成タスクの3つのカテゴリを含む総合的な評価ベンチマークであるCodeRAG-Benchをキュレートする。
CodeRAG-Bench上のトップパフォーマンスモデルについて、1つまたは複数のソースから検索したコンテキストを提供することにより検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T16:59:52Z) - RepoAgent: An LLM-Powered Open-Source Framework for Repository-level
Code Documentation Generation [79.83270415843857]
コードドキュメンテーションを積極的に生成、保守、更新することを目的とした、大規模な言語モデルによるオープンソースフレームワークであるRepoAgentを紹介します。
RepoAgentは高品質なリポジトリレベルのドキュメントを生成するのに優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T15:39:52Z) - DocGen: Generating Detailed Parameter Docstrings in Python [0.0]
本稿では,複数のタスク固有モデルを組み合わせてドクストリングの特定の部分を生成するマルチステップアプローチを提案する。
提案手法を,自動測定と人中心評価の両方を用いて,既存の生成モデルと比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-11T01:14:37Z) - DAPR: A Benchmark on Document-Aware Passage Retrieval [57.45793782107218]
我々は,このタスクemphDocument-Aware Passage Retrieval (DAPR)を提案する。
State-of-The-Art(SoTA)パスレトリバーのエラーを分析しながら、大きなエラー(53.5%)は文書コンテキストの欠如に起因する。
提案するベンチマークにより,検索システムの開発・比較を今後行うことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T10:39:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。