본 논문은 LLM 에이전트 기반의 자동 소프트웨어 엔지니어링 발전을 다루며, 특히 코드 내 문제의 정확한 위치 확인(localization)의 어려움을 해결하고자 한다. OrcaLoca라는 새로운 LLM 에이전트 프레임워크를 제안하여, 우선순위 기반 스케줄링, 관련성 점수를 활용한 액션 분해, 거리 인지 컨텍스트 정리 기법을 통합함으로써 소프트웨어 문제 위치 확인의 정확도를 향상시켰다. 실험 결과, OrcaLoca는 SWE-bench Lite에서 함수 매칭률 65.33%로 SOTA를 달성했으며, 패치 생성 통합을 통해 오픈 소스 프레임워크의 최종 해결율을 6.33% 향상시켰다.
