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Este artículo propone SE-Agent, un marco de autoevolución (SE) que aprovecha eficazmente las trayectorias de interacción que surgen durante el proceso de resolución de problemas de un agente basado en un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) para mejorar su rendimiento. Para superar las limitaciones de métodos existentes como MCTS, que conducen a resultados subóptimos debido a interdependencias y falta de diversidad, SE-Agent optimiza iterativamente el proceso de inferencia mediante tres operaciones: modificación, recombinación y mejora de trayectorias previas. Esto le permite explorar diversas rutas de solución, mitigar el impacto de rutas ineficientes y mejorar el rendimiento. Los resultados experimentales con SWE-bench Verified demuestran un rendimiento de vanguardia, logrando mejoras de rendimiento de hasta un 55 % en cinco LLM robustos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Se presenta un nuevo enfoque para optimizar el proceso de resolución de problemas de agentes basados en LLM.
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Abordar los problemas de interdependencia y falta de diversidad del MCTS existente, que es Limitations.
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Mejora eficiente del rendimiento y espacio de búsqueda ampliado mediante la reutilización de rutas anteriores.
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Excelente rendimiento comprobado en tareas reales de resolución de problemas de GitHub.
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Ampliar la investigación y sugerir usabilidad a través de la divulgación de código abierto.
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Limitations:
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La eficacia de SE-Agent puede depender del rendimiento del LLM utilizado.
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Dado que estos resultados se basan en un dominio específico (problema de GitHub), se necesita más investigación para determinar su generalización.
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Se necesita más investigación sobre estrategias de optimización para las tres operaciones (modificación, recombinación y mejora).
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Es necesario verificar la escalabilidad de SE-Agent para problemas con muy alta complejidad.
