BOAD: バンディット最適化による階層型ソフトウェアエンジニアリングエージェント

この論文は、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるシングルエージェントLLMシステムの限界に対処するため、階層型マルチエージェントアプローチを提案しています。主な貢献は、効果的なサブエージェントの階層を効率的に発見するBandit Optimization for Agent Design (BOAD)フレームワークです。結果は、特に外れ値タスクにおいて、より大きなモデルを上回り、大幅な一般化の改善を示しています。この研究は、現実世界のソフトウェアエンジニアリング向けに、より堅牢で適応性の高いLLMベースのシステムを設計するための、斬新で自動化された方法を提供しているため重要です。

• •ソフトウェアエンジニアリングのための階層型マルチエージェントシステムを自動的に発見するための新しいフレームワーク、BOADを提案。
• •効率的な探索のために、階層の発見をマルチアームバンディット問題として定式化。
• •シングルエージェントシステムおよび手動で設計されたマルチエージェントシステムと比較して、優れたパフォーマンスを実証、特に外れ値タスクにおいて。
• •SWE-bench-Liveで最先端の結果を達成し、より大きなモデルを上回る。