Beyond Local Code Optimization: Multi-Agent Reasoning for Software System Optimization
作者: Huiyun Peng, Parth Vinod Patil, Antonio Zhong Qiu, George K. Thiruvathukal, James C. Davis
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2026-03-16
💡 一句话要点
提出基于多智能体推理的软件系统优化框架，提升微服务性能。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多智能体系统 软件优化 微服务架构 性能推理 系统级优化
📋 核心要点
- 现有软件优化方法侧重局部代码转换，缺乏对程序行为和系统架构的全局理解，难以应对复杂微服务系统。
- 提出多智能体框架，集成控制流、数据流、架构依赖等信息，实现系统级性能推理和跨组件优化策略。
- 实验证明，该框架在微服务系统上实现了显著的性能提升，吞吐量提升36.58%，平均响应时间减少27.81%。
📝 摘要（中文）
大型语言模型和AI智能体在自动化软件性能优化方面展现出潜力，但现有方法主要依赖于局部的、语法驱动的代码转换，限制了它们对程序行为的推理和对整个系统性能交互的理解。现代软件越来越多地包含交互组件，如微服务、数据库和共享基础设施，因此有效的代码优化需要推理程序结构和系统架构，而不仅仅是单个函数或文件。本文探讨了微服务全系统优化的可行性。我们提出了一个多智能体框架，该框架集成了控制流和数据流表示，以及架构和跨组件依赖信号，以支持系统级性能推理。该系统被分解为协调的智能体角色——总结、分析、优化和验证——它们协同识别跨领域的瓶颈，并构建跨越软件栈的多步骤优化策略。我们在一个基于微服务的系统上展示了一个概念验证，证明了我们提出的框架的有效性，实现了36.58%的吞吐量提升和27.81%的平均响应时间减少。
🔬 方法详解
问题定义：现有软件性能优化方法主要集中在局部代码的语法层面，缺乏对程序行为和系统架构的全局理解。这导致它们难以识别跨组件的性能瓶颈，无法有效地优化由多个交互组件（如微服务）组成的复杂软件系统。现有方法无法充分利用系统级的上下文信息进行优化。
核心思路：本文的核心思路是将软件系统优化问题分解为多个智能体协同完成的任务。每个智能体负责不同的角色（如总结、分析、优化、验证），通过共享信息和协同推理，共同识别系统瓶颈并制定优化策略。这种多智能体协同的方式能够更好地利用系统级的上下文信息，实现全局优化。
技术框架：该框架包含四个主要智能体角色：1) 总结智能体：负责提取代码的控制流和数据流信息，以及架构和跨组件依赖关系。2) 分析智能体：基于总结智能体提供的信息，识别系统中的性能瓶颈。3) 优化智能体：根据分析智能体的结果，制定多步骤的优化策略，这些策略可能跨越软件栈的不同层次。4) 验证智能体：验证优化策略的有效性，并提供反馈。这些智能体通过共享信息和协同推理，共同完成系统优化任务。
关键创新：该方法最重要的创新在于将软件系统优化问题建模为多智能体协同推理问题。与传统的局部优化方法相比，该方法能够更好地利用系统级的上下文信息，识别跨组件的性能瓶颈，并制定全局优化策略。此外，该框架集成了多种信息源（控制流、数据流、架构依赖），为智能体提供了更全面的信息。
关键设计：具体的技术细节包括：如何表示控制流和数据流信息，如何建模组件之间的依赖关系，以及如何设计智能体之间的通信协议。论文中可能使用了特定的图神经网络来编码程序结构，并使用强化学习来训练优化智能体。损失函数的设计需要考虑性能提升和资源消耗之间的平衡。具体的参数设置和网络结构在论文中应该有详细描述，但此处未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在一个基于微服务的系统上进行了概念验证，实验结果表明，所提出的多智能体框架能够有效地提升系统性能。具体而言，该框架实现了36.58%的吞吐量提升和27.81%的平均响应时间减少。这些结果表明，该方法在实际应用中具有显著的价值。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种微服务架构的软件系统性能优化，尤其适用于需要跨组件协同优化的复杂系统。通过自动化识别和解决系统瓶颈，可以显著提升系统吞吐量、降低响应时间，从而提高用户体验和降低运营成本。未来可扩展到更广泛的软件系统，例如云计算平台和大数据处理系统。
📄 摘要（原文）
Large language models and AI agents have recently shown promise in automating software performance optimization, but existing approaches predominantly rely on local, syntax-driven code transformations. This limits their ability to reason about program behavior and capture whole system performance interactions. As modern software increasingly comprises interacting components - such as microservices, databases, and shared infrastructure - effective code optimization requires reasoning about program structure and system architecture beyond individual functions or files. This paper explores the feasibility of whole system optimization for microservices. We introduce a multi-agent framework that integrates control-flow and data-flow representations with architectural and cross-component dependency signals to support system-level performance reasoning. The proposed system is decomposed into coordinated agent roles - summarization, analysis, optimization, and verification - that collaboratively identify cross-cutting bottlenecks and construct multi-step optimization strategies spanning the software stack. We present a proof-of-concept on a microservice-based system that illustrates the effectiveness of our proposed framework, achieving a 36.58% improvement in throughput and a 27.81% reduction in average response time.