論文の概要: Automating Android Build Repair: Bridging the Reasoning-Execution Gap in LLM Agents with Domain-Specific Tools

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08640v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 01:33:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.292371
• Title: Automating Android Build Repair: Bridging the Reasoning-Execution Gap in LLM Agents with Domain-Specific Tools
• Title（参考訳）: Androidビルドの修復を自動化する - ドメイン特化ツールによるLLMエージェントの推論実行ギャップのブリッジ
• Authors: Ha Min Son, Huan Ren, Xin Liu, Zhe Zhao,
• Abstract要約: 43のオープンソースプロジェクトのコミット履歴から算出した1,019のビルド失敗のベンチマークであるAndroidBuildBenchを紹介した。 それぞれの問題は、その後のコミットから検証されたソリューションとペアになって、修正が可能であることを保証する。 汎用シェルコマンドをドメイン認識抽象化に置き換える,ツールブリッジ(Tool Bridging)という戦略の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.19523991999335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Android is the largest mobile platform, yet automatically building applications remains a practical challenge. While Large Language Models (LLMs) show promise for code repair, their use for fixing Android build errors remains underexplored. To address this gap, we first introduce AndroidBuildBench, a benchmark of 1,019 build failures curated from the commit histories of 43 open-source Android projects. Each problem is paired with a verified solution from a subsequent commit, ensuring that fixes are feasible. Second, we propose GradleFixer, an LLM agent with domain-specific tools for inspecting and manipulating the Gradle build environment. GradleFixer achieves a resolve rate of 81.4% (pass@1), significantly outperforming a state-of-the-art coding agent that relies on a general-purpose shell. GradleFixer's success suggests that while LLMs possess the high-level knowledge to solve these failures, they struggle to translate this knowledge into effective low-level actions using a general-purpose shell. We demonstrate the effectiveness of a strategy we term Tool Bridging, which replaces general-purpose shell commands with domain-aware abstractions. We hypothesize this approach works through two mechanisms: 1) it provides tools in an API-like format that LLMs use more reliably, and 2) it constrains the action space to relevant operations. This approach bridges the gap between the model's high-level reasoning and effective low-level execution.
• Abstract（参考訳）: Androidは最大のモバイルプラットフォームだが、アプリケーションを自動的に作ることは現実的な課題だ。 Large Language Models (LLMs) はコードの修復を約束しているが、Androidのビルドエラーの修正には未検討のままである。 このギャップに対処するために、まず最初にAndroidBuildBenchを紹介した。これは、オープンソースの43のAndroidプロジェクトのコミット履歴から算出した1,019のビルド失敗のベンチマークである。 それぞれの問題は、その後のコミットから検証されたソリューションとペアになって、修正が可能であることを保証する。 第2に,Gradleのビルド環境を検査および操作するためのドメイン固有のツールを備えたLLMエージェントであるGradleFixerを提案する。 GradleFixerは81.4%(pass@1)の解像度を達成し、汎用シェルに依存する最先端のコーディングエージェントを著しく上回っている。 GradleFixerの成功は、LSMがこれらの障害を解決するための高いレベルの知識を持っている一方で、汎用シェルを使用してこの知識を効果的な低レベルのアクションに変換するのに苦労していることを示唆している。 汎用シェルコマンドをドメイン認識抽象化に置き換える,ツールブリッジ(Tool Bridging)という戦略の有効性を実証する。 このアプローチは2つのメカニズムを通じて機能する、と仮定する。 1) LLMがより確実に使用するAPIライクなフォーマットでツールを提供する。 2) アクション空間を関連する操作に制約する。 このアプローチは、モデルの高レベル推論と効果的な低レベル実行のギャップを埋める。

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