摘要
本文提出 ARISE,一种增强 LLM 代理的仓库级故障定位与自动修复系统。针对现有图系统缺乏变量流语义精度的问题,ARISE 构建了包含语句级节点和定义 - 使用边的多粒度程序图。通过三层工具 API,它将数据流切片作为可查询的原语,使代理能精准追踪变量依赖。在 SWE-bench Lite 上的评估显示,相比基线,ARISE 显著提升了函数与行级召回率,并将修复成功率提高至 22.0%,证明了结构化图工具对提升代理编码技能的关键作用。
AI 推荐理由
论文核心在于为 Agent 设计新型工具 API 和图表示,以增强其代码定位与修复的技能。
研究机构
University of British Columbia, Canada
论文信息