Co-Learning: Code Learning for Multi-Agent Reinforcement Collaborative Framework with Conversational Natural Language Interfaces

📄 arXiv: 2409.00985v1 📥 PDF

作者: Jiapeng Yu, Yuqian Wu, Yajing Zhan, Wenhao Guo, Zhou Xu, Raymond Lee

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-09-02

备注: 12 pages, 8 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Co-Learning框架，利用多智能体强化学习提升代码错误自动纠正的效率和准确率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 强化学习 代码纠错 大型语言模型 在线编程教育

📋 核心要点

  1. 现有在线问答系统在代码纠错方面效率和准确率有待提升，难以满足专业需求。
  2. Co-Learning框架利用多智能体协作，结合环境强化学习，动态选择最优LLM智能体进行代码纠错。
  3. 实验表明，Co-Learning框架在代码纠错精度和时间效率上均优于传统方法，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Co-Learning的代码学习社区多智能体框架，该框架结合了环境强化学习(E-RL)，旨在帮助初学者独立纠正代码错误。该框架使用包含702个错误代码的原始数据集评估多个大型语言模型(LLM)的性能，并将其作为E-RL的奖励或惩罚标准。通过分析当前智能体输入的错误代码，选择合适的基于LLM的智能体，以实现最佳的错误纠正准确率并减少纠正时间。实验结果表明，与没有E-RL的方法相比，精度提高了3%，时间成本降低了15%。源代码可在https://github.com/yuqian2003/Co_Learning获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决初学者在代码编写过程中遇到的错误难以高效、准确纠正的问题。现有方法，特别是基于单一大型语言模型（LLM）的纠错方案，可能无法针对不同类型的错误代码达到最佳性能，且纠错时间较长。

核心思路：论文的核心思路是构建一个多智能体系统，每个智能体基于不同的LLM，并利用环境强化学习（E-RL）动态选择最适合当前错误代码的智能体。通过E-RL，系统能够学习不同LLM在不同类型错误上的表现，从而优化整体纠错效果。

技术框架：Co-Learning框架包含以下主要模块：1) 错误代码输入模块：接收用户提交的错误代码。2) 智能体选择模块：基于E-RL算法，根据当前错误代码的特征选择合适的LLM智能体。3) LLM智能体模块：每个智能体基于不同的LLM，负责生成纠正后的代码。4) 评估模块：评估纠正后代码的质量，并将其作为E-RL的奖励或惩罚信号。5) E-RL训练模块：利用评估结果更新智能体选择策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将多智能体系统与环境强化学习相结合，实现了代码纠错智能体的动态选择。与传统的单一LLM方法相比，Co-Learning框架能够根据错误代码的特点，选择最合适的LLM进行纠错，从而提高纠错准确率和效率。

关键设计：论文使用包含702个错误代码的原始数据集训练和评估模型。E-RL算法的具体实现细节（例如，状态表示、动作空间、奖励函数、强化学习算法选择）在论文中没有详细说明，属于未知信息。论文中提到使用LLM的性能作为E-RL的奖励或惩罚标准，但具体如何量化LLM的性能也属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与没有E-RL的方法相比，Co-Learning框架在代码纠错精度上提高了3%，时间成本降低了15%。这表明该框架能够有效地选择合适的LLM智能体，从而提高纠错效率和准确率。

🎯 应用场景

Co-Learning框架可应用于在线编程教育平台、代码审查工具和集成开发环境（IDE）等领域，帮助初学者快速定位和纠正代码错误，提高编程效率和学习效果。该框架还可扩展到其他类型的代码错误，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Online question-and-answer (Q\&A) systems based on the Large Language Model (LLM) have progressively diverged from recreational to professional use. This paper proposed a Multi-Agent framework with environmentally reinforcement learning (E-RL) for code correction called Code Learning (Co-Learning) community, assisting beginners to correct code errors independently. It evaluates the performance of multiple LLMs from an original dataset with 702 error codes, uses it as a reward or punishment criterion for E-RL; Analyzes input error codes by the current agent; selects the appropriate LLM-based agent to achieve optimal error correction accuracy and reduce correction time. Experiment results showed that 3\% improvement in Precision score and 15\% improvement in time cost as compared with no E-RL method respectively. Our source code is available at: https://github.com/yuqian2003/Co_Learning