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2024-03-28 07:00

RepairAgent：一款利用大型语言模型技术的自动程序修复智能代理。 自动化程序修复技术异军突起，有效减轻了软件缺陷对系统稳定性和用户体验的负面影响。本文首次提出了RepairAgent，这是一种基于大型语言模型（LLM）的自主代理，用于应对程序修复的挑战。RepairAgent打破常规，不再依赖固定提示或反馈循环，而是将LLM视为一个能够主动规划和执行修复动作的智能体，通过调用恰当的工具来解决漏洞。它灵活地在收集漏洞信息、准备修复材料和验证修复方案之间切换，并根据已有信息和过往修复尝试的反馈来选择使用哪些工具。RepairAgent的核心贡献在于一套实用的程序修复工具、一种能让LLM与这些工具动态互动的提示格式，以及一个指导代理调用工具的有限状态机。在Defects4J数据集上的测试显示，RepairAgent能独立修复164个漏洞，包括之前技术无法解决的39个。与LLM的互动平均消耗27万令牌/漏洞，按OpenAI GPT-3.5模型的现行收费标准，每个漏洞的成本约为14美分。这项研究开创性地将基于LLM的自主代理应用于程序修复领域，为软件工程领域的代理技术发展开辟了新路径。 原文链接:[\[2403.17134\] RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based...](https://arxiv.org/abs/2403.17134 "[2403.17134] RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based...") #arXiv论文# #Agent# #软件工程# #程序修复#

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RepairAgent：一款利用大型语言模型技术的自动程序修复智能代理。 自动化程序修复技术异军突起，有效减轻了软件缺陷对系统稳定性和用户体验的负面影响。本文首次提出了RepairAgent，这是一种基于大型语言模型（LLM）的自主代理，用于应对程序修复的挑战。RepairAgent打破常规，不再依赖固定提示或反馈循环，而是将LLM视为一个能够主动规划和执行修复动作的智能体，通过调用恰当的工具来解决漏洞。它灵活地在收集漏洞信息、准备修复材料和验证修复方案之间切换，并根据已有信息和过往修复尝试的反馈来选择使用哪些工具。RepairAgent的核心贡献在于一套实用的程序修复工具、一种能让LLM与这些工具动态互动的提示格式，以及一个指导代理调用工具的有限状态机。在Defects4J数据集上的测试显示，RepairAgent能独立修复164个漏洞，包括之前技术无法解决的39个。与LLM的互动平均消耗27万令牌/漏洞，按OpenAI GPT-3.5模型的现行收费标准，每个漏洞的成本约为14美分。这项研究开创性地将基于LLM的自主代理应用于程序修复领域，为软件工程领域的代理技术发展开辟了新路径。 原文链接:[\[2403.17134\] RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based...](https://arxiv.org/abs/2403.17134 "[2403.17134] RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based...") #arXiv论文# #Agent# #软件工程# #程序修复#

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RepairAgent：一款利用大型语言模型技术的自动程序修复智能代理。 自动化程序修复技术异军突起，有效减轻了软件缺陷对系统稳定性和用户体验的负面影响。本文首次提出了RepairAgent，这是一种基于大型语言模型（LLM）的自主代理，用于应对程序修复的挑战。RepairAgent打破常规，不再依赖固定提示或反馈循环，而是将LLM视为一个能够主动规划和执行修复动作的智能体，通过调用恰当的工具来解决漏洞。它灵活地在收集漏洞信息、准备修复材料和验证修复方案之间切换，并根据已有信息和过往修复尝试的反馈来选择使用哪些工具。RepairAgent的核心贡献在于一套实用的程序修复工具、一种能让LLM与这些工具动态互动的提示格式，以及一个指导代理调用工具的有限状态机。在Defects4J数据集上的测试显示，RepairAgent能独立修复164个漏洞，包括之前技术无法解决的39个。与LLM的互动平均消耗27万令牌/漏洞，按OpenAI GPT-3.5模型的现行收费标准，每个漏洞的成本约为14美分。这项研究开创性地将基于LLM的自主代理应用于程序修复领域，为软件工程领域的代理技术发展开辟了新路径。 原文链接:[\[2403.17134\] RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based...](https://arxiv.org/abs/2403.17134 "[2403.17134] RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based...") #arXiv论文# #Agent# #软件工程# #程序修复#

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RepairAgent：一款利用大型语言模型技术的自动程序修复智能代理。 自动化程序修复技术异军突起，有效减轻了软件缺陷对系统稳定性和用户体验的负面影响。本文首次提出了RepairAgent，这是一种基于大型语言模型（LLM）的自主代理，用于应对程序修复的挑战。RepairAgent打破常规，不再依赖固定提示或反馈循环，而是将LLM视为一个能够主动规划和执行修复动作的智能体，通过调用恰当的工具来解决漏洞。它灵活地在收集漏洞信息、准备修复材料和验证修复方案之间切换，并根据已有信息和过往修复尝试的反馈来选择使用哪些工具。RepairAgent的核心贡献在于一套实用的程序修复工具、一种能让LLM与这些工具动态互动的提示格式，以及一个指导代理调用工具的有限状态机。在Defects4J数据集上的测试显示，RepairAgent能独立修复164个漏洞，包括之前技术无法解决的39个。与LLM的互动平均消耗27万令牌/漏洞，按OpenAI GPT-3.5模型的现行收费标准，每个漏洞的成本约为14美分。这项研究开创性地将基于LLM的自主代理应用于程序修复领域，为软件工程领域的代理技术发展开辟了新路径。 原文链接:[\[2403.17134\] RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based...](https://arxiv.org/abs/2403.17134 "[2403.17134] RepairAgent: An Autonomous, LLM-Based...") #arXiv论文# #Agent# #软件工程# #程序修复#

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