基于多智能体和任务图的问题解决框架：CodeR
计算与语言
2024-06-12 v3 人工智能
软件工程
摘要
GitHub问题解决最近引起了学术界和产业界的广泛关注。SWE-bench用于衡量解决问题的性能。在本文中，我们提出CodeR，采用多智能体框架和预定义的任务图来修复报告的错误并添加代码存储库中的新功能。在SWE-bench lite上，CodeR能够以仅提交一次解决每个问题的能力，解决28.33%的问题。我们检查了CodeR的每个设计的性能影响，并为推进这一研究方向提供了见解。
引用
@article{arxiv.2406.01304,
title = {CodeR: Issue Resolving with Multi-Agent and Task Graphs},
author = {Dong Chen and Shaoxin Lin and Muhan Zeng and Daoguang Zan and Jian-Gang Wang and Anton Cheshkov and Jun Sun and Hao Yu and Guoliang Dong and Artem Aliev and Jie Wang and Xiao Cheng and Guangtai Liang and Yuchi Ma and Pan Bian and Tao Xie and Qianxiang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.01304},
year = {2024}
}
备注
https://github.com/NL2Code/CodeR