研究人员开发了 PerfAgent，一个旨在增强大型语言模型 (LLM) 代理代码优化能力的新颖系统。与以往专注于正确性的代理不同，PerfAgent 使用分析器引导的迭代改进来识别和解决性能瓶颈。这种方法使代理能够实现与人类专家相当的速度提升，即使在处理包含抽象层和本机扩展的复杂代码库时也是如此。在 GSO 和 SWE-fficiency-Lite 基准测试的评估中，PerfAgent 显著提高了专家匹配补丁的速率，与现有方法相比，其速率增加了一倍以上。 AI
影响 增强了 LLM 代理在代码优化方面的能力，有望带来更高效的软件开发。
排序理由 该集群包含一篇研究论文，详细介绍了使用 LLM 代理进行代码优化的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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