본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 에이전트의 긴 문맥 이력으로 인한 높은 비용 문제를 해결하기 위해, 기존의 LLM 기반 요약 방법과 단순 관찰 마스킹 전략을 비교 분석했습니다. 다양한 모델 구성(5가지)을 사용한 실험 결과, 관찰 마스킹 전략이 LLM 요약 방법과 비슷하거나 약간 더 높은 성공률을 유지하면서 비용을 절반으로 줄이는 것을 확인했습니다. 예를 들어 Qwen3-Coder 480B 모델에서 관찰 마스킹은 성공률을 53.8%에서 54.8%로 향상시켰습니다. 이는 SWE 에이전트의 문맥 관리에서 가장 효과적이고 효율적인 방법이 가장 단순한 방법일 수 있음을 시사합니다. 본 논문은 재현성을 위해 코드와 데이터를 공개합니다.
