ColaUntangle

LLM智能体解开软件提交，准确率提升高达82%

研究人员开发了ColaUntangle，一个利用大型语言模型（LLMs）帮助解开软件提交的新颖框架。该系统采用多智能体架构，其中专业智能体识别代码变更中的显式和隐式依赖。通过迭代咨询，这些智能体与审查智能体合作，综合它们的发现，提高了将不相关的代码修改分离成原子提交的准确性。在C#和Java数据集上的评估表明，与现有方法相比，准确性有了显著提高，分别提高了44%和82%。