DocAgent: A Multi-Agent System for Automated Code Documentation Generation

要約

高品質のコードドキュメントは、特にAIの時代におけるソフトウェア開発にとって重要です。
ただし、既存のアプローチが不完全、役に立たない、または実際に間違った出力を生成することが多いため、大規模な言語モデル（LLM）を使用して自動的に生成することは依然として困難です。
インクリメンタルコンテキスト構築のためにトポロジーコード処理を使用して、新しいマルチエージェントコラボレーションシステムであるDocagentを紹介します。
専門エージェント（リーダー、検索者、ライター、検証者、オーケストレーター）は、ドキュメントを共同で生成します。
また、完全性、有用性、真実性を評価する多面的な評価フレームワークを提案します。
包括的な実験により、Docagentはベースラインを一貫して大幅に上回ることが示されています。
私たちのアブレーション研究は、トポロジカル処理順序の重要な役割を確認しています。
Docagentは、複雑で独自のリポジトリで信頼できるコードドキュメント生成のための堅牢なアプローチを提供します。

要約(オリジナル)

High-quality code documentation is crucial for software development especially in the era of AI. However, generating it automatically using Large Language Models (LLMs) remains challenging, as existing approaches often produce incomplete, unhelpful, or factually incorrect outputs. We introduce DocAgent, a novel multi-agent collaborative system using topological code processing for incremental context building. Specialized agents (Reader, Searcher, Writer, Verifier, Orchestrator) then collaboratively generate documentation. We also propose a multi-faceted evaluation framework assessing Completeness, Helpfulness, and Truthfulness. Comprehensive experiments show DocAgent significantly outperforms baselines consistently. Our ablation study confirms the vital role of the topological processing order. DocAgent offers a robust approach for reliable code documentation generation in complex and proprietary repositories.

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