論文の概要: Multi-Agent Coordinated Rename Refactoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00482v1
- Date: Thu, 01 Jan 2026 21:29:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-05 15:04:33.468216
- Title: Multi-Agent Coordinated Rename Refactoring
- Title（参考訳）: 多エージェント協調リネームリファクタリング
- Authors: Abhiram Bellur, Mohammed Raihan Ullah, Fraol Batole, Mohit Kansara, Masaharu Morimoto, Kai Ishikawa, Haifeng Chen, Yaroslav Zharov, Timofey Bryksin, Tien N. Nguyen, Hridesh Rajan, Danny Dig,
- Abstract要約: ソフトウェア開発におけるAIエージェントの主な価値は、開発者の推論能力を拡張する能力にある。
単一のリネームが複数の関連する識別子でコンテキストをトリガーするコーディネートリネームは、頻繁に発生するが困難なタスクである。
我々は、協調的なリネームを自動化する最初のマルチエージェントフレームワークを設計、実装、評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.01164379102587
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The primary value of AI agents in software development lies in their ability to extend the developer's capacity for reasoning and action, not to supplant human involvement. To showcase how to use agents working in tandem with developers, we designed a novel approach for carrying out coordinated renaming. Coordinated renaming, where a single rename refactoring triggers refactorings in multiple, related identifiers, is a frequent yet challenging task. Developers must manually propagate these rename refactorings across numerous files and contexts, a process that is both tedious and highly error-prone. State-of-the-art heuristic-based approaches produce an overwhelming number of false positives, while vanilla Large Language Models (LLMs) provide incomplete suggestions due to their limited context and inability to interact with refactoring tools. This leaves developers with incomplete refactorings or burdens them with filtering too many false positives. Coordinated renaming is exactly the kind of repetitive task that agents can significantly reduce the developers' burden while keeping them in the driver's seat. We designed, implemented, and evaluated the first multi-agent framework that automates coordinated renaming. It operates on a key insight: a developer's initial refactoring is a clue to infer the scope of related refactorings. Our Scope Inference Agent first transforms this clue into an explicit, natural-language Declared Scope. The Planned Execution Agent then uses this as a strict plan to identify program elements that should undergo refactoring and safely executes the changes by invoking the IDE's own trusted refactoring APIs. Finally, the Replication Agent uses it to guide the project-wide search. We first conducted a formative study on the practice of coordinated renaming in 609K commits in 100 open-source projects and surveyed 205 developers ...
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア開発におけるAIエージェントの主な価値は、人間の関与に取って代わるのではなく、推論とアクションに対する開発者の能力を拡張する能力にある。
開発者と共同で作業するエージェントの使い方を紹介するために,協調的なリネームを行うための新しいアプローチを考案した。
単一のリネームリファクタリングが複数の関連する識別子でリファクタリングをトリガーする、コーディネートリネームは、頻繁だが難しい作業である。
開発者はこれらのリネームリファクタリングを多数のファイルやコンテキストにわたって手動で伝達する必要がある。
最先端のヒューリスティックベースのアプローチは圧倒的な数の偽陽性を生み出し、一方、Vanilla Large Language Models (LLMs)は、限られたコンテキストとリファクタリングツールとの対話ができないため、不完全な提案をしている。
これにより、開発者は不完全なリファクタリングや、多くの偽陽性をフィルタリングする責任を負うことになります。
コーディネート・リネーム(Coordinated Renameing)とは、エージェントがドライバーの座席に置きながら、開発者の負担を大幅に軽減できる反復的なタスクである。
我々は、協調的なリネームを自動化する最初のマルチエージェントフレームワークを設計、実装、評価した。
開発者の最初のリファクタリングは、関連するリファクタリングの範囲を推測する手がかりです。
私たちのスコープ推論エージェントは、まずこのヒントを自然言語で宣言されたスコープに変換します。
Planned Execution Agentは、これを厳格な計画として使用して、リファクタリングをすべきプログラム要素を特定し、IDE自身の信頼できるリファクタリングAPIを呼び出すことで、変更を安全に実行する。
最後に、Replication Agentはプロジェクト全体の検索をガイドするためにそれを使用する。
最初に、100のオープンソースプロジェクトで609Kコミットでコーディネートリネームの実践に関するフォーマティブな調査を行い、205人の開発者を対象に調査を行った。
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