論文の概要: SWE-Debate: Competitive Multi-Agent Debate for Software Issue Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23348v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 08:54:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.331558
- Title: SWE-Debate: Competitive Multi-Agent Debate for Software Issue Resolution
- Title（参考訳）: SWE-Debate: ソフトウェア問題解決のための競合的マルチエージェント議論
- Authors: Han Li, Yuling Shi, Shaoxin Lin, Xiaodong Gu, Heng Lian, Xin Wang, Yantao Jia, Tao Huang, Qianxiang Wang,
- Abstract要約: SWE-Debateは、多様な推論パスを促進し、より統合された課題ローカライゼーションを実現する、競争力のあるマルチエージェントの議論フレームワークである。
特殊エージェント間の3ラウンドの議論を組織し、それぞれが断層伝播の痕跡に沿って明確な推論の視点を具現化している。
SWE-benchベンチマークの実験は、SWE-Debateがオープンソースのエージェントフレームワークで新しい最先端の結果を達成することを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.035097855780858
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Issue resolution has made remarkable progress thanks to the advanced reasoning capabilities of large language models (LLMs). Recently, agent-based frameworks such as SWE-agent have further advanced this progress by enabling autonomous, tool-using agents to tackle complex software engineering tasks. While existing agent-based issue resolution approaches are primarily based on agents' independent explorations, they often get stuck in local solutions and fail to identify issue patterns that span across different parts of the codebase. To address this limitation, we propose SWE-Debate, a competitive multi-agent debate framework that encourages diverse reasoning paths and achieves more consolidated issue localization. SWE-Debate first creates multiple fault propagation traces as localization proposals by traversing a code dependency graph. Then, it organizes a three-round debate among specialized agents, each embodying distinct reasoning perspectives along the fault propagation trace. This structured competition enables agents to collaboratively converge on a consolidated fix plan. Finally, this consolidated fix plan is integrated into an MCTS-based code modification agent for patch generation. Experiments on the SWE-bench benchmark show that SWE-Debate achieves new state-of-the-art results in open-source agent frameworks and outperforms baselines by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 問題解決は、大規模言語モデル(LLM)の高度な推論能力のおかげで、目覚ましい進歩を遂げた。
近年、SWE-agentのようなエージェントベースのフレームワークは、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに取り組み、自律的なツール使用エージェントを可能にすることによって、この進歩をさらに進めている。
既存のエージェントベースのイシュー解決アプローチは、主にエージェントの独立した探索に基づいていますが、多くの場合、ローカルソリューションで立ち往生し、コードベースのさまざまな部分にまたがるイシューパターンを特定することができません。
この制限に対処するために、多様な推論経路を奨励し、より統合された課題ローカライゼーションを実現する、競争力のあるマルチエージェント討論フレームワークであるSWE-Debateを提案する。
SWE-Debateはまず、コード依存グラフをトラバースすることで、ローカライズ提案として複数の障害伝搬トレースを生成する。
そして, 断層伝播軌跡に沿って, それぞれ異なる推論の視点を具現化した, 特殊エージェント間の3ラウンドの議論を組織する。
この構造化競争により、エージェントは統合された固定計画に協調的に収束することができる。
最後に、この統合された修正計画は、パッチ生成のためのMCTSベースのコード修正エージェントに統合される。
SWE-benchベンチマークの実験によると、SWE-Debateはオープンソースのエージェントフレームワークにおいて、新しい最先端の結果を達成し、ベースラインを大きく上回っている。
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