Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Problems of Implicit Context Compression for Software Engineering Agents

論文の概要: On Problems of Implicit Context Compression for Software Engineering Agents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11051v1
Date: Mon, 11 May 2026 14:47:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.330799
Title: On Problems of Implicit Context Compression for Software Engineering Agents
Title（参考訳）: ソフトウェア・エンジニアリング・エージェントにおけるインシシト・コンプレッションの問題点
Abstract要約: 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は重要なボトルネックに直面している。有望な解決策の1つは、コンテキストを離散トークンではなく連続的な埋め込みとしてエンコードし、より密集した情報ストレージを可能にすることである。この目的のために最近提案された In-Context Autoencoder を適用した。本手法は単発共通認識タスクやコード理解タスクではうまく機能するが,本実験では多段階のエージェントコーディングタスクではフェールすることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9397002735105566
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: LLM-based Software Engineering agents face a critical bottleneck: context length limitations cause failures on complex, long-horizon tasks. One promising solution is to encode context as continuous embeddings rather than discrete tokens, enabling denser information storage. We apply the recently proposed In-Context Autoencoder for this purpose. While the method performs well on single-shot common-knowledge and code-understanding tasks, our experiments demonstrate that it fails on multi-step agentic coding tasks. In this paper, we explore this phenomenon and discuss possible factors contributing to this failure.
Abstract（参考訳）: 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は重要なボトルネックに直面している。有望な解決策の1つは、コンテキストを離散トークンではなく連続的な埋め込みとしてエンコードし、より密集した情報ストレージを可能にすることである。この目的のために最近提案された In-Context Autoencoder を適用した。本手法は単発共通認識タスクやコード理解タスクではうまく機能するが,本実験では多段階のエージェントコーディングタスクではフェールすることを示した。本稿では,この現象を考察し,その原因となる可能性について考察する。

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