能動的コンテキスト増強によるソースコードのバグ修正

本研究は，中規模オープンモデルによるリポジトリレベルのソースコード修正の実現を目的とする．既存の細粒度な構造提示手法は，中規模モデルにおいて情報過多による精度低下を招く恐れがある．この課題に対し，Agentlessを基盤とし修正フェーズの提示情報を増強する「能動的コンテキスト増強」を提案する．本手法はモデル自身が必要な情報を取得することにより，ノイズを排除した文脈提供が可能となる.増強アプローチとして，Agent間の対話を用いる分散型手法と，自律探索を行う集中型手法を提案する．実験の結果，2手法のいずれもAgentlessよりバグ解決数が減少したが，RepoGraphの解決数より上回ることが確認できた.