본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 번역의 정확성 향상을 위한 새로운 다중 에이전트 시스템 TRANSAGENT를 제안합니다. 기존의 LLM 기반 코드 번역은 구문 및 의미 오류 발생 가능성이 높았으나, TRANSAGENT는 초기 코드 번역기, 구문 오류 수정기, 코드 정렬기, 의미 오류 수정기의 네 가지 LLM 기반 에이전트의 시너지를 통해 이러한 오류를 수정합니다. 특히, 소스 프로그램과 타겟 프로그램 간의 실행 정렬을 기반으로 오류 코드 블록을 먼저 찾아 수정 범위를 좁힘으로써 오류 수정의 어려움을 줄이는 것이 핵심 아이디어입니다. 새로운 벤치마크를 사용한 평가 결과, TRANSAGENT는 최신 LLM 기반 코드 번역 기술인 UniTrans보다 번역 효과와 효율성 모두에서 우수한 성능을 보였으며, 다양한 LLM과의 평가를 통해 일반화 성능 및 각 에이전트의 기여도를 확인했습니다.
