長期間のSWEエージェントのためのコンテキスト管理

この論文は、LLMベースのエージェントが実行する長期間のソフトウェアエンジニアリングタスクにおけるコンテキスト管理という重要な課題に取り組んでいます。主な貢献は、過去の軌跡を実用的な要約に積極的に圧縮する新しいコンテキスト管理パラダイムであるCATです。これは、コンテキストの爆発と意味のドリフトという、複雑で長期間にわたるインタラクションにおけるエージェントのパフォーマンスの大きなボトルネックに対処するため、大きな進歩です。提案されたCAT-GENERATORフレームワークとSWE-Compressorモデルは、具体的な実装を提供し、SWE-Bench-Verifiedベンチマークで改善されたパフォーマンスを示しています。