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코딩 에이전트가 중단된 작업을 대신 수행할 때 발생하는 재발견 비용: 인터럽트된 작업을 처리하는 에이전트의 부담

AI 자동 생성

arXiv:2606.02875v1 발표 종류: 새로운 요약: 코딩_AGENT_평가 지표는 단 하나의 연속된_AGENT가 레포지토리 문제를 해결할 수 있는지 여부를 평가한다. 실제 소프트웨어 작업은 더 복잡하다: 작업은 중단, 재assign, 검토, 다른_AGENT 또는 엔지니어의 partial 상태에서 재개된다. 우리는 이 누락된 dimension을 통해 _handoff_debt를 연구한다: 전임자 작업의 불투명성 또는 불완전성으로 인한 rediscovery 비용. 우리의 takeover 프로토콜은 coding_AGENT를 결정론적 handoff 지점에서 중단하고 레포지토리를 동결하고, successor_AGENT를 네 가지 handoff views하에서 평가한다: 레포지토리 상태만, raw_trace, summary_notes, structured_notes. 75개의 원본 작업을 통해 프로토콜은 181개의 handoff-point 작업과 724개의 takeover_run을 successor_model당 생성한다. 세 가지 successor_model을 통해, context-bearing_handoffs는 레포지토리-만 takeover에 비해 median_AGENT_event를 20--59% 감소시키고 cumulative_prompt_tokens를 42--63% 감소시킨다. 해결률 효과는 더 작은데, 모델에 의존적이다. 그러나 효율성 향상은 일관적이다. 이 발견들은 다른_AGENT가 작업을 재개할 때 그 작업이 얼마나 비용이 많이 들었는지 여부도 포함하여 코딩_AGENT_평가를 평가해야한다고 제안한다.

원문 보기 arXiv AI

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