摘要
构建软件仓库通常需要大量人工努力。大型语言模型(LLM)代理的最新进展加速了软件工程领域的自动化。本文介绍了 RepoLaunch,这是首个能够跨任意编程语言和操作系统,自动解决依赖关系、编译源代码并提取测试结果的代理。为展示其效用,我们提出了一套完全自动化的软件工程数据集创建流程,其中仅需人类干预任务设计,其余步骤均由 RepoLaunch 自动化完成。该方法实现了编码代理和 LLM 的可扩展基准测试与训练,目前已有多个关于代理基准测试和训练的研究采用 RepoLaunch 进行自动化任务生成。
AI 推荐理由
论文核心是 Agent 自动执行编译、依赖解析等复杂工程技能,属于工具使用与技能学习范畴。
研究机构
Microsoft
论文信息