Chronos Enables Code Agents to Reason over Software Evolution

이 논문은 코드 에이전트가 과거 풀 리퀘스트(PR)의 이력을 그래프로 연결해 찾아 쓰게 하여 소프트웨어 수리 성공률을 올린 연구다.

이 논문은 한마디로 저장소의 PR 이력을 경험 카드로 정리하고 카드 사이의 관계를 그래프로 연결해, 코드 에이전트가 과거 경험을 찾아 쓰게 만드는 프레임워크 Chronos를 제안한다. 저자들은 병합된 PR을 네 칸짜리 경험 카드로 뽑고, 코드·개발 의도·조직 관계의 열한 가지 연결로 그래프를 만들었다. 검색은 의미 검색으로 출발점을 찾고 그래프 확장으로 이어진 경험까지 가져온다. SWE-Bench Verified 여섯 개 백본에서 평균 해결률을 69.2%에서 72.9%로 올렸고, 사람 평가에서 유용한 카드 수도 1.24개에서 2.87개로 늘었다.

핵심 요약

• Chronos는 병합된 풀 리퀘스트를 Summary, Signals, Motivation, Solution 네 칸으로 이루어진 경험 카드로 뽑았다.
• 카드 사이를 코드 연속성, 개발자 의도, 조직 관계의 열한 가지 관계형 간선으로 연결한 진화 그래프를 만들었다.
• 의미 검색으로 출발 카드를 찾고 가중치를 준 여러 홉 확장으로 연결된 이력을 더 찾아, 에이전트가 골라 읽게 했다.
• SWE-Bench Verified에서 여섯 개 LLM 백본 모두에서 SWE-Agent를 앞질러 평균 해결률을 69.2%에서 72.9%로 올렸고 MiniMax M2.5에서는 79.8%에 도달했다.
• 같은 백본으로 SWE-Bench Pro에서 48.3%에서 51.7%로, FEA-Bench Lite에서 41.0%에서 43.5%로 해결률을 올렸다.
• 100개 과제 사람 평가에서 그래프 기반 검색은 평균 유용 카드 수를 1.24에서 2.87로, 유용 경험을 받은 과제 비율을 68%에서 89%로 늘렸다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.