論文の概要: Trae Agent: An LLM-based Agent for Software Engineering with Test-time Scaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23370v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 09:37:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.421264
• Title: Trae Agent: An LLM-based Agent for Software Engineering with Test-time Scaling
• Title（参考訳）: Trae Agent: テストタイムスケーリングを備えたLLMベースのソフトウェアエンジニアリングエージェント
• Authors: Trae Research Team, Pengfei Gao, Zhao Tian, Xiangxin Meng, Xinchen Wang, Ruida Hu, Yuanan Xiao, Yizhou Liu, Zhao Zhang, Junjie Chen, Cuiyun Gao, Yun Lin, Yingfei Xiong, Chao Peng, Xia Liu,
• Abstract要約: Trae Agentは、リポジトリレベルのイシュー解決のための、最初のエージェントベースのアンサンブル推論アプローチである。 広範に評価されたSWEベンチマークにおいて,3つの主要な大規模言語モデル(LLM)を用いて実験を行った。 Trae Agentは、Pass@1の観点で、すべてのベースラインに対して平均10.22%の改善で、一貫して優れたパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.390443362388623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Software issue resolution is a critical challenge in software engineering and has garnered increasing attention in recent years. With the rapid advancement of large language models (LLMs), substantial progress has been made in addressing real-world software engineering tasks. Recent studies have introduced ensemble reasoning techniques to enhance the performance of LLM-based issue resolution. However, existing prompting-based methods still face limitations in effectively exploring large ensemble spaces and lack the capacity for repository-level understanding, both of which constrain their overall effectiveness. In this paper, we propose Trae Agent, the first agent-based ensemble reasoning approach for repository-level issue resolution. Trae Agent formulates our goal as an optimal solution search problem and addresses two key challenges, i.e., large ensemble spaces and repository-level understanding, through modular agents for generation, pruning, and selection. We conduct extensive experiments using three leading LLMs on the widely-adopted SWE-bench benchmark, comparing Trae Agent against four state-of-the-art ensemble reasoning techniques. Experimental results demonstrate that Trae Agent consistently achieves superior performance, with an average improvement of 10.22% over all baselines in terms of Pass@1. Trae Agent has achieved first place on the SWE-bench Verified leaderboard, with a notable Pass@1 score of 75.20%. We are pleased to release Trae Agent as an open-source project to support the research community, with all resources available at https://github.com/bytedance/trae-agent.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア問題解決は、ソフトウェアエンジニアリングにおいて重要な課題であり、近年、注目を集めている。 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩により、現実世界のソフトウェア工学の課題に対処する上で大きな進歩があった。 近年,LLMによる課題解決の性能向上のために,アンサンブル推論技術が導入されている。 しかし、既存のプロンプトベースの手法は、大きなアンサンブル空間を効果的に探索する際の制限に直面しており、リポジトリレベルの理解能力が欠如している。 本稿では,リポジトリレベルの課題解決のための最初のエージェントベースアンサンブル推論手法であるTrae Agentを提案する。 Trae Agentは、最適解探索問題として私たちのゴールを定式化し、生成、プルーニング、選択のためのモジュールエージェントを通して、大きなアンサンブル空間とリポジトリレベルの理解という2つの重要な課題に対処する。 我々は,SWE-benchベンチマークにおいて,3つのLLMを用いて広範囲な実験を行い,Trae Agentと4つの最先端アンサンブル推論手法を比較した。 Trae Agentは、Pass@1の点で、すべてのベースラインに対して平均10.22%改善されている。 Trae AgentはSWE-bench Verifiedのリーダーボードで1位を獲得し、Pass@1スコアは75.20%だった。 Trae Agentをオープンソースとしてリリースして,研究コミュニティをサポートすることに満足しています。すべてのリソースはhttps://github.com/bytedance/trae-agent.comで入手可能です。

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