CodeR: Issue Resolving with Multi-Agent and Task Graphs

要約

最近、GitHub の問題解決が学界や産業界から大きな注目を集めています。
SWE-bench は、問題解決のパフォーマンスを測定するために提案されています。
このペーパーでは、マルチエージェント フレームワークと事前定義されたタスク グラフを採用して、報告されたバグを修復および解決し、コード リポジトリ内に新しい機能を追加する CodeR を提案します。
SWE-bench lite では、問題ごとに 1 回だけ送信した場合、CodeR は問題の 29.00% を解決できます。
私たちは CodeR の各設計がパフォーマンスに与える影響を調査し、この研究の方向性を前進させるための洞察を提供します。

要約(オリジナル)

GitHub issue resolving recently has attracted significant attention from academia and industry. SWE-bench is proposed to measure the performance in resolving issues. In this paper, we propose CodeR, which adopts a multi-agent framework and pre-defined task graphs to Repair & Resolve reported bugs and add new features within code Repository. On SWE-bench lite, CodeR is able to solve 29.00% of issues, when submitting only once for each issue. We examine the performance impact of each design of CodeR and offer insights to advance this research direction.

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