Towards Adaptive Software Agents for Debugging

📄 arXiv: 2504.18316v1 📥 PDF

作者: Yacine Majdoub, Eya Ben Charrada, Haifa Touati

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-04-25

备注: 5 pages, 3 figures, FSE2025

💡 一句话要点

提出自适应Agent调试框架，动态调整Agent数量与角色以优化LLM调试能力

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

关键词: 软件调试 大型语言模型 多Agent系统 自适应Agent 代码修复

📋 核心要点

  1. 现有基于多Agent的LLM调试方法存在成本高、易失焦等问题，增加Agent数量并非总是有效。
  2. 提出自适应Agent设计，根据问题复杂度动态调整Agent数量和角色，避免资源浪费和Agent失焦。
  3. 实验表明，Agent数量随代码复杂度变化，修复效果相比one-shot prompting平均提升11%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自适应的Agent设计，旨在提升大型语言模型（LLM）的调试能力。该设计能够根据待解决任务的特性动态地确定Agent的数量和角色。与预定义角色不同，Agent的角色是在分析问题后动态生成的。初步评估表明，生成的Agent数量与错误代码的复杂性相关。对于简单的语法问题，通常只需一个Agent即可解决；而对于更复杂的问题，则会创建更多的Agent。在修复效果方面，相比于一次性提示（one-shot prompting），平均提升了11%。基于这些有希望的结果，本文概述了未来的研究方向，以改进自适应软件Agent的设计，使其能够自主地规划和执行软件目标。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在软件调试中，使用固定数量和角色的Agent所带来的效率低下和资源浪费问题。现有方法无法根据bug的复杂程度动态调整Agent的数量和角色，导致简单问题过度设计，复杂问题能力不足。

核心思路：核心思路是构建一个自适应的Agent框架，该框架能够根据待调试代码的复杂程度，动态地生成合适数量和角色的Agent。通过分析问题特征，动态分配Agent任务，从而提高调试效率和降低成本。

技术框架：该自适应Agent框架包含以下几个主要阶段：1) 问题分析：分析待调试代码的复杂度和错误类型。2) Agent生成：根据问题分析结果，动态生成所需数量和角色的Agent。3) 协同调试：各个Agent协同工作，共同解决代码中的bug。4) 结果评估：评估修复后的代码质量，并根据评估结果调整Agent的行为。具体的技术实现细节（例如，如何进行问题分析，如何生成Agent角色，以及Agent之间如何协同）在论文中没有详细描述。

关键创新：关键创新在于Agent数量和角色的自适应性。与传统的固定Agent模式不同，该方法能够根据实际需求动态调整Agent配置，从而更好地适应不同复杂度的调试任务。这种自适应性提高了调试效率，并降低了资源消耗。

关键设计：论文中没有提供关于关键参数设置、损失函数或网络结构的详细信息。由于是初步研究，具体的Agent角色生成、Agent间通信机制、以及问题复杂度的量化方法等关键设计细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该自适应Agent设计能够根据代码复杂性动态调整Agent数量。对于简单代码，通常只需一个Agent即可修复；对于复杂代码，则会生成更多Agent。修复效果方面，相比于one-shot prompting，平均提升了11%。这些结果表明，自适应Agent设计在软件调试方面具有一定的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化软件调试、代码修复、智能编程助手等领域。通过自适应地调整Agent数量和角色，可以提高软件开发的效率和质量，降低开发成本。未来，该技术有望应用于更广泛的软件工程领域，例如代码审查、缺陷预测等。

📄 摘要（原文）

Using multiple agents was found to improve the debugging capabilities of Large Language Models. However, increasing the number of LLM-agents has several drawbacks such as increasing the running costs and rising the risk for the agents to lose focus. In this work, we propose an adaptive agentic design, where the number of agents and their roles are determined dynamically based on the characteristics of the task to be achieved. In this design, the agents roles are not predefined, but are generated after analyzing the problem to be solved. Our initial evaluation shows that, with the adaptive design, the number of agents that are generated depends on the complexity of the buggy code. In fact, for simple code with mere syntax issues, the problem was usually fixed using one agent only. However, for more complex problems, we noticed the creation of a higher number of agents. Regarding the effectiveness of the fix, we noticed an average improvement of 11% compared to the one-shot prompting. Given these promising results, we outline future research directions to improve our design for adaptive software agents that can autonomously plan and conduct their software goals.