論文の概要: Beyond Textual Repository Exploration: Dual-Modal Structural Reasoning for Agentic Issue Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.01929v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 09:23:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.759579
- Title: Beyond Textual Repository Exploration: Dual-Modal Structural Reasoning for Agentic Issue Resolution
- Title（参考訳）: テキストリポジトリ探索を超えて:エージェント問題解決のためのデュアルモーダル構造推論
- Authors: Jiayi Zhang, Kai Huang, Yang Liu, Chunyang Chen,
- Abstract要約: CouplingVIEWは、イシュー解決エージェントのリポジトリ探索に視覚的推論をもたらす。
VIEWは、異なるエージェントアーキテクチャとモデルファミリ間のイシュー解決性能を一貫して改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.103118645295655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in agentic program repair have significantly improved issue resolution by enabling iterative repository exploration. However, existing approaches predominantly rely on sequential, text-based code navigation, which fundamentally limits their ability to reason over large-scale long-horizon repositories with complex and long-range dependencies. As issue-resolution agents traverse repositories through fragmented textual observations, structural information such as module organization, call relationships, and dependency chains must be repeatedly reconstructed across interaction steps, often leading to exploration drift and incomplete localization. We present DUALVIEW, a dual-modal structural scaffolding framework that brings visual reasoning into repository exploration for issue-resolution agents. DUALVIEW represents repository structure through four complementary graph views: Module Coupling Graph (MCG), Function Call Graph (FCG), Class Hierarchy Graph (CHG), and Program Dependence Graph (PDG), and exposes them through a queryable interface with visual and textual responses. Rather than reconstructing repository structure from a sequence of textual observations, agents can directly reason over persistent visual representations of code dependencies, enabling more effective exploration and understanding of long-horizon codebases. We evaluate DUALVIEW on SWE-bench Pro and Verified. Results show that DUALVIEW consistently improves issue-resolution performance across different agent architectures and model families. Further ablation studies demonstrate that the gains arise not only from textual structural information but also from visual externalization of repository dependencies, which better supports long-horizon repository exploration.
- Abstract（参考訳）: エージェントプログラム修復の最近の進歩は、反復的なリポジトリ探索を可能にすることで、問題解決を著しく改善した。
しかし、既存のアプローチは主にシーケンシャルなテキストベースのコードナビゲーションに依存しており、複雑で長距離の依存関係を持つ大規模なロングホライゾンリポジトリの推論能力を根本的に制限している。
課題解決エージェントは断片化されたテキスト観察を通してリポジトリを横断するので、モジュール組織、呼び出し関係、依存関係チェーンといった構造情報は、しばしばドリフトと不完全なローカライゼーションをもたらす相互作用ステップ間で繰り返し再構築されなければならない。
本稿では,問題解決エージェントのリポジトリ探索に視覚的推論をもたらすデュアルモーダルな構造的足場フレームワークであるDUALVIEWを提案する。
DUALVIEWは、モジュール結合グラフ(MCG)、関数呼び出しグラフ(FCG)、クラス階層グラフ(CHG)、プログラム依存グラフ(PDG)の4つの補完グラフビューを通じてリポジトリ構造を表現し、視覚的およびテキスト的応答を持ったクエリ可能なインターフェースを通じてそれらを公開する。
一連のテキスト観察からリポジトリ構造を再構築する代わりに、エージェントは、コード依存関係の永続的な視覚的表現を直接的に推論し、長い水平コードベースのより効率的な探索と理解を可能にします。
SWE-bench Pro と Verified を用いた DualVIEW の評価を行った。
その結果、DUALVIEWは異なるエージェントアーキテクチャとモデルファミリ間のイシューレゾリューション性能を一貫して改善することを示した。
さらなるアブレーション研究は、テキスト構造情報だけでなく、リポジトリの依存関係の視覚的外部化から得られる利益も示している。
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