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.