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Understanding Software Engineering Agents: A Study of Thought-Action-Result Trajectories

Created by
  • Haebom

저자

Islem Bouzenia, Michael Pradel

개요

LLM 기반 에이전트의 복잡한 소프트웨어 공학 작업 자동화(프로그램 복구 및 문제 해결 등)에 대한 연구. RepairAgent, AutoCodeRover, OpenHands의 3개 에이전트의 thought-action-result 궤적에 대한 대규모 실증 연구 수행. 공통 형식으로 통합된 120개의 궤적과 2,822개의 LLM 상호 작용을 분석하여, 성공 및 실패 사례를 구분하는 동작 패턴, 사고의 의미론적 일관성 등을 파악. 에이전트 설계, 프롬프트 전략, 실패 진단 및 안티 패턴 감지에 대한 통찰력 제공.

시사점, 한계점

시사점:
에이전트의 내부 의사 결정 과정에 대한 이해 증진.
성공 및 실패 실행을 구분하는 행동 패턴 및 안티 패턴 식별.
에이전트 설계, 프롬프트 전략, 실패 진단, 안티 패턴 감지 등에 대한 실용적인 통찰력 제공.
투명하고 견고한 자율 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 연구 지원을 위한 데이터셋 및 주석 프레임워크 공개.
한계점:
3개의 에이전트(RepairAgent, AutoCodeRover, OpenHands)에 국한된 연구.
120개의 궤적 및 2,822개의 LLM 상호 작용에 대한 분석.
LLM 기반 에이전트의 모든 측면을 포괄하지 않음.
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