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Este artículo propone SE-Agent, un nuevo marco de trabajo para optimizar el proceso de resolución de problemas (rutas de interacción) de agentes basados en modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Abordamos los problemas de los métodos existentes, como MCTS, que ignoran las interdependencias entre las rutas de interacción y la insuficiente diversidad del espacio de búsqueda, lo que resulta en una inferencia ineficiente. SE-Agent optimiza iterativamente el proceso de inferencia mediante tres operaciones: modificación, recombinación y mejora de las rutas existentes. Esto le permite explorar diversas rutas de solución más allá de los óptimos locales y mitigar el impacto de las rutas ineficientes, mejorando así el rendimiento. Los resultados experimentales con el conjunto de datos verificado de SWE-bench demuestran que nuestro enfoque alcanza un rendimiento de vanguardia, con mejoras de hasta el 55 % en cinco LLM robustos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nuevo enfoque para optimizar el proceso de resolución de problemas de agentes basados en LLM.
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Solución de los problemas de ignorar las interdependencias y la falta de diversidad en el espacio de búsqueda en los métodos existentes (__T5996_____)
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Mejora eficiente del rendimiento y mitigación del impacto de rutas ineficientes mediante operaciones de modificación, recombinación y mejora.
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Consiga un rendimiento de vanguardia en SWE-bench Verified (hasta un 55 % de mejora del rendimiento)
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Versión de código abierto para una mejor accesibilidad
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Limitations:
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Las mejoras de rendimiento de SE-Agent pueden estar limitadas a un conjunto de datos específico (SWE-bench verificado).
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización a otros tipos de problemas o entornos.
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Se necesita más investigación sobre el ajuste de parámetros y la optimización de las tres operaciones (modificación, recombinación y mejora).
