SWE-Edit：効率的なSWEエージェントのためのコード編集の再考

要旨: 大規模言語モデルのエージェントはソフトウェア工学タスクにおいて目覚ましい進歩を遂げていますが、現行のアプローチには根本的なコンテキスト結合問題があります。標準的なコード編集インターフェースは、コードの検査、変更計画、編集実行を単一のコンテキストウィンドウ内で混同してしまい、その結果、エージェントは探索的な閲覧と、厳密にフォーマットされた編集生成を交互に行うことを強いられます。これにより無関係な情報が蓄積し、エージェントの性能が低下します。この課題に対処するため、我々はSWE-Editを提案します。SWE-Editはコード編集を2つの専門サブエージェントに分解します。すなわち、タスクに関連するコードを必要に応じて抽出するViewerと、高レベルの計画から変更を実行するEditorです。これにより、メインのエージェントは推論に集中でき、コンテキスト集約的な操作はクリーンなコンテキストウィンドウへ委譲できるようになります。さらに、有効な編集モデルを何が特徴づけるのかを調査します。支配的なfind-and-replace形式はエラーを起こしやすいことに着目し、GRPOを用いてQwen3-8Bを学習し、編集モードを適応的に選択できるようにします。これにより、単一形式のベースラインと比べて編集効率が向上します。SWE-bench Verifiedでは、SWE-Editは解決率を2.1%改善しつつ、推論コストを17.9%削減します。加えて、下流のエージェント型性能を確実に予測するコード編集ベンチマークも提案し、編集モデル選択に関する実践的な指針を提供します。我々のコードは https://github.com/microsoft/SWE-Edit で公開されています。