A Self-Improving Coding Agent

📄 arXiv: 2504.15228v2 📥 PDF

作者: Maxime Robeyns, Martin Szummer, Laurence Aitchison

分类: cs.AI

发布日期: 2025-04-21 (更新: 2025-05-16)

备注: Submitted as a preprint to NeurIPS 2025

💡 一句话要点

提出一种自改进编码Agent，通过自主编辑提升在代码任务上的性能

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

关键词: 自改进Agent 代码生成 大语言模型 自主学习 Agent系统

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型（LLM）Agent系统依赖人工设计，缺乏自主优化能力，限制了其在复杂任务中的表现。
  2. 该论文提出一种自改进Agent系统，通过赋予Agent自主编辑代码的能力，使其能够根据任务反馈进行迭代优化。
  3. 实验表明，该Agent系统在多个代码基准测试中取得了显著的性能提升，验证了自主改进策略的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种能够自主编辑自身代码的Agent系统，该系统配备了基本的编码工具，能够通过自我改进来提升在基准测试任务上的性能。实验结果表明，在SWE Bench Verified的随机子集上，性能提升了17%到53%。此外，在LiveCodeBench以及合成生成的Agent基准测试中也观察到了性能提升。这项工作代表了在Agent系统的自动化和开放式设计方面的进步，并展示了一种数据高效、非基于梯度的学习机制，该机制由LLM的反思和代码更新驱动。

🔬 方法详解

问题定义：现有Agent系统通常由人工设计，难以适应复杂多变的任务环境。缺乏自主学习和优化能力，导致性能受限，难以充分发挥LLM的潜力。因此，需要一种能够自主改进的Agent系统，以提升其在实际应用中的性能。

核心思路：该论文的核心思路是赋予Agent自主编辑自身代码的能力。Agent通过执行任务、分析结果、反思错误，并利用编码工具修改自身代码，从而实现迭代优化。这种自我改进机制能够使Agent更好地适应任务需求，提升性能。

技术框架：该Agent系统包含以下主要模块：1) 任务执行模块：负责执行给定的编码任务。2) 结果分析模块：分析任务执行结果，识别错误和不足。3) 反思模块：利用LLM对错误进行反思，生成改进建议。4) 代码编辑模块：根据改进建议，利用编码工具修改Agent自身的代码。整个流程形成一个闭环，Agent不断迭代，提升性能。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了基于LLM反思和代码更新的自主改进机制。与传统的基于梯度下降的优化方法不同，该方法无需大量训练数据，而是通过LLM的推理能力和编码工具的辅助，实现数据高效的非梯度学习。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) LLM的选择和Prompt设计：选择合适的LLM，并设计有效的Prompt，引导LLM进行准确的反思和改进建议生成。2) 编码工具的选择和使用：选择合适的编码工具，并设计合理的使用方式，确保Agent能够安全有效地修改自身代码。3) 迭代策略的设计：设计合理的迭代策略，控制迭代次数和代码修改幅度，避免过度优化或引入新的错误。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该自改进Agent系统在SWE Bench Verified的随机子集上，性能提升了17%到53%。此外，在LiveCodeBench以及合成生成的Agent基准测试中也观察到了性能提升。这些结果表明，该自主改进机制能够显著提升Agent在代码任务上的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化软件开发、智能代码助手、机器人自主编程等领域。通过赋予Agent自主学习和优化能力，可以降低开发成本，提高开发效率，并使Agent能够更好地适应复杂多变的任务环境。未来，该技术有望推动人工智能在软件工程领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have spurred interest in deploying LLM agents to undertake tasks in the world. LLMs are often deployed in agent systems: code that orchestrates LLM calls and provides them with tools. We demonstrate that an agent system, equipped with basic coding tools, can autonomously edit itself, and thereby improve its performance on benchmark tasks. We find performance gains from 17% to 53% on a random subset of SWE Bench Verified, with additional performance gains on LiveCodeBench, as well as synthetically generated agent benchmarks. Our work represents an advancement in the automated and open-ended design of agentic systems, and demonstrates a data-efficient, non gradient-based learning mechanism driven by LLM reflection and code updates.