SWE-Exp: 경험 기반 소프트웨어 이슈 해결

초록

대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 최근 발전은 다중 에이전트 협업 및 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)과 같은 고급 기술을 활용하여 소프트웨어 문제 해결에서 놀라운 진전을 보여주었습니다. 그러나 현재의 에이전트는 메모리가 없는 탐색자로 작동하며, 각 문제를 별도로 처리하고 이전 수리 경험에서 얻은 지식을 유지하거나 재사용하지 않습니다. 이로 인해 실패한 경로의 중복 탐색과 유사한 문제에 성공적인 문제 해결 방법을 적용할 기회를 놓치게 됩니다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 SWE-Exp를 소개합니다. 이는 이전 에이전트 경로에서 간결하고 실행 가능한 경험을 추출하여 문제 간 지속적인 학습을 가능하게 하는 경험 강화 접근법입니다. 우리의 방법은 성공적이거나 실패한 수리 시도를 모두 포착하는 다면적 경험 은행을 도입합니다. 구체적으로, 이는 높은 수준의 문제 이해부터 특정 코드 변경에 이르기까지 다양한 수준에서 재사용 가능한 문제 해결 지식을 추출합니다. 실험 결과, SWE-Exp는 오픈소스 에이전트 프레임워크 하에서 SWE-bench-Verified에서 최첨단 해결률(41.6% Pass@1)을 달성했습니다. 우리의 접근 방식은 자동화된 소프트웨어 엔지니어링 에이전트가 체계적으로 수리 전문 지식을 축적하고 활용하는 새로운 패러다임을 확립하며, 시행착오식 탐색에서 전략적이고 경험 기반의 문제 해결로 근본적으로 전환합니다.

English

Recent advances in large language model (LLM) agents have shown remarkable progress in software issue resolution, leveraging advanced techniques such as multi-agent collaboration and Monte Carlo Tree Search (MCTS). However, current agents act as memoryless explorers - treating each problem separately without retaining or reusing knowledge from previous repair experiences. This leads to redundant exploration of failed trajectories and missed chances to adapt successful issue resolution methods to similar problems. To address this problem, we introduce SWE-Exp, an experience - enhanced approach that distills concise and actionable experience from prior agent trajectories, enabling continuous learning across issues. Our method introduces a multi-faceted experience bank that captures both successful and failed repair attempts. Specifically, it extracts reusable issue resolution knowledge at different levels - from high-level problem comprehension to specific code changes. Experiments show that SWE-Exp achieves state-of-the-art resolution rate (41.6% Pass@1) on SWE-bench-Verified under open-source agent frameworks. Our approach establishes a new paradigm in which automated software engineering agents systematically accumulate and leverage repair expertise, fundamentally shifting from trial-and-error exploration to strategic, experience-driven issue resolution.

SWE-Exp: 경험 기반 소프트웨어 이슈 해결

SWE-Exp: Experience-Driven Software Issue Resolution

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