研究人员开发了CodeMeepo,一个多智能体系统,旨在自动化大型代码仓库在不同编程语言之间的迁移和优化。该系统解决了在相互依赖的模块之间保持可观察行为、处理上下文窗口限制以及确保性能改进等挑战。CodeMeepo利用专门的智能体通过文件工件和状态机进行通信,以管理任务、根据外部预言机评估里程碑,并进行优化和一致性测试。在九个主题和三种语言对的评估中,CodeMeepo与现有的多智能体基线相比,展示了更高的通过率,并在生产守护进程上将基准性能平均提高了25%。 AI
影响 该系统可以通过自动化复杂的代码迁移任务来简化软件开发,从而可能降低开发时间和成本。
排序理由 该项目是一篇研究论文,详细介绍了一个新系统及其评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
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