Self-Organized Agents: A LLM Multi-Agent Framework toward Ultra Large-Scale Code Generation and Optimization

📄 arXiv: 2404.02183v1 📥 PDF

作者: Yoichi Ishibashi, Yoshimasa Nishimura

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.MA

发布日期: 2024-04-02

💡 一句话要点

提出自组织多智能体框架以解决大规模代码生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动代码生成 多智能体系统 大型语言模型 动态扩展 软件开发自动化

📋 核心要点

  1. 现有单智能体方法在处理大规模复杂代码库时受限于上下文长度，难以有效生成和优化代码。
  2. 本文提出自组织多智能体框架（SoA），通过独立和协作的方式生成和修改代码组件，实现动态可扩展性。
  3. 在HumanEval基准测试中，SoA的整体生成代码量显著高于单智能体系统，且每个智能体处理的代码量更少，准确率提升5%。

📝 摘要（中文）

近年来，基于大型语言模型（LLM）的自动代码生成技术取得了显著进展，但现有的单智能体方法在生成和优化大规模复杂代码库方面存在局限性，主要受限于上下文长度。为了解决这一挑战，本文提出了自组织多智能体框架（SoA），该框架允许智能体独立生成和修改代码组件，并通过协作构建整体代码库。SoA的一个关键特性是根据问题复杂性自动增加智能体数量，实现动态可扩展性。我们在HumanEval基准上评估了SoA，结果表明，与单智能体系统相比，SoA在生成的代码量上有显著提升，同时每个智能体处理的代码量显著减少，且在Pass@1准确率上超越了强大的单智能体基线5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有单智能体方法在生成和优化大规模复杂代码库时的局限性，尤其是上下文长度的限制导致的效率低下问题。

核心思路：提出自组织多智能体框架（SoA），通过多个智能体独立工作并协作生成代码，从而实现动态扩展和高效管理代码生成过程。

技术框架：SoA框架由多个自组织智能体组成，这些智能体根据问题的复杂性自动增减。每个智能体负责生成和修改特定的代码组件，最终通过协作构建完整的代码库。

关键创新：SoA的核心创新在于智能体的自动增殖机制，使得系统能够根据需求动态调整智能体数量，从而实现无限扩展的代码生成能力。与传统单智能体方法相比，SoA在处理复杂任务时表现出更高的灵活性和效率。

关键设计：在设计中，智能体的数量和功能是根据具体问题的复杂性动态调整的。每个智能体的任务量保持恒定，确保了系统的高效性。此外，采用了适应性损失函数和优化策略，以提升生成代码的质量和准确性。

📊 实验亮点

在实验中，SoA在HumanEval基准测试中表现出色，生成的代码量显著高于单智能体系统。尽管每个智能体处理的代码量减少，但整体生成的代码量却增加，且在Pass@1准确率上超越了单智能体基线5%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化软件开发、代码审查和优化等。通过提升代码生成的效率和质量，SoA框架能够显著降低开发成本，缩短开发周期，推动软件工程的自动化进程。未来，随着技术的进一步发展，SoA有望在更广泛的编程语言和应用场景中得到应用。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in automatic code generation using large language model (LLM) agent have brought us closer to the future of automated software development. However, existing single-agent approaches face limitations in generating and improving large-scale, complex codebases due to constraints in context length. To tackle this challenge, we propose Self-Organized multi-Agent framework (SoA), a novel multi-agent framework that enables the scalable and efficient generation and optimization of large-scale code. In SoA, self-organized agents operate independently to generate and modify code components while seamlessly collaborating to construct the overall codebase. A key feature of our framework is the automatic multiplication of agents based on problem complexity, allowing for dynamic scalability. This enables the overall code volume to be increased indefinitely according to the number of agents, while the amount of code managed by each agent remains constant. We evaluate SoA on the HumanEval benchmark and demonstrate that, compared to a single-agent system, each agent in SoA handles significantly less code, yet the overall generated code is substantially greater. Moreover, SoA surpasses the powerful single-agent baseline by 5% in terms of Pass@1 accuracy.