iSWE AgentによるJavaコードリポジトリの問題解決
arXiv cs.AI / 2026/3/13
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要点
- iSWE Agentは、局所化と編集という二つのサブエージェントを備え、ルールベースのJava静的解析および変換ツールという新規のツールを活用します。
- 従来のAIベースの課題解決研究の多くがPython中心であるというギャップを狙い、Javaのベンチマーク（Multi-SWE-benchとSWE-PolyBench）で最先端の性能を示しています。
- このアプローチは、ルールベースの静的解析とモデルベースの技術を組み合わせて、エンタープライズソフトウェア開発を改善し、Javaへの自動課題解決の拡張を図ります。
- 本研究は、Java対応プロジェクトにおける問題の局所化と自動コード編集を加速させることによるソフトウェア開発チームの生産性向上の可能性を強調しています。
要旨: コードリポジトリ上の問題を解決することはソフトウェア工学の重要な部分です。最近のさまざまなシステムは大規模言語モデルとエージェントを用いて自動的に問題を解決しますが、多くは印象的な性能を示しています。残念ながら、これらのモデルとエージェントのほとんどは主にPythonに焦点を当てており、他のプログラミング言語での性能は低いです。特に、多くのエンタープライズソフトウェアはJavaで書かれており、Java向けの自動問題解決は十分には探求されていません。本論文はJavaを重視した自動問題解決器iSWE Agentを紹介します。局所化と編集の二つのサブエージェントで構成され、ルールベースのJava静的解析と変換に基づく新規ツールにアクセスします。このアプローチを用いることで、iSWEはMulti-SWE-benchおよびSWE-PolyBenchのJavaセグメントの両方で最先端の課題解決率を達成します。より一般的には、ルールベースとモデルベースの技術の双方の利点を組み合わせることにより、本研究がエンタープライズソフトウェア開発の改善に寄与することを期待します。
